Google: Gemini 3.1 Pro Preview
Gemini 3.1 Pro Preview ialah model penaakulan multimodal Google untuk tugas perisian, algoritma dan pengetahuan yang kompleks. Model ini menerima teks, imej, audio, video dan PDF serta memulangkan teks atau kod, dengan alat dan output berstruktur. Tahap penaakulan Low, medium dan high memandu usaha; high ialah lalai yang didokumentasikan.
- Ailoot · Anthropic Messages
POST /v1/messagesgemini-3.1-pro-preview - Ailoot · Gemini generateContent
POST /v1beta/models/{model}:generateContentgemini-3.1-pro-preview - Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsgemini-3.1-pro-preview - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesgemini-3.1-pro-preview - Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsgoogle/gemini-3.1-pro-preview - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesgoogle/gemini-3.1-pro-preview
Tentang model
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
Gemini 3.1 Pro Preview ialah model teks berorientasikan penaakulan Google untuk tugas kompleks yang memerlukan kejuruteraan perisian, pembangunan algoritma atau sintesis bukti multimodal. Ia dibina berasaskan Gemini 3 Pro, menekankan penggunaan alat tepat, penaakulan lebih cekap dan pelaksanaan berbilang langkah yang boleh dipercayai. Teks, imej, audio, video dan PDF boleh menyumbang kepada jawapan bertulis, artifak kod atau hasil berstruktur.
Untuk tugasan pengekodan yang mencabar, berikan matlamat, bahan repositori berkaitan, tingkah laku diperhatikan dan kekangan yang perlu dikekalkan. Seluruh repositori kod boleh membekalkan konteks tugasan. Untuk semakan kontrak kod, minta model membandingkan cara dua modul mengendalikan kontrak data dikongsi, mengenal pasti ketidakpadanan dan mencadangkan pembetulan berfokus dengan rujukan kod sokongan. Output yang berguna membezakan analisis, pindaan cadangan dan bukti daripada sebarang pengesahan yang dilakukan oleh aplikasi yang disambungkan.
Bahan pelancaran menunjukkan penerangan visual berasaskan kod dan projek interaktif, termasuk output SVG beranimasi daripada taklimat teks. Ini ialah artifak kod, bukannya penjanaan imej raster. Taklimat jelas boleh menetapkan perkara yang perlu diterangkan, cara visual perlu berfungsi dan data yang perlu diwakilinya. Semak kod terhasil dan pemaparannya berdasarkan keperluan itu. Untuk tugas sintesis data, bekalkan sumber sebenar dan minta satu paparan yang mengekalkan hubungan serta batasan atau syarat yang terkandung dalam sumber-sumber tersebut.
Aras pemikiran yang didokumenkan ialah low, medium dan high, dengan high sebagai lalai 3.1 Pro Preview. Pemikiran tidak boleh dinyahaktifkan sepenuhnya dalam profil Pro ini. Pilih usaha lebih rendah untuk jawapan terbatas dan lebih banyak penaakulan untuk kerja berbilang langkah yang sukar, sambil meninggalkan peruntukan output mencukupi bagi artifak akhir. Had output kecil boleh mengganggu penaakulan sebelum jawapan akhir yang boleh digunakan muncul. Panduan pemikiran memisahkan ringkasan penaakulan daripada proses dalaman penuh dan menerangkan kepentingan konteks tandatangan pemikiran perbualan.
Jadual Preview khusus menyenaraikan pemanggilan fungsi, pelaksanaan kod, pembumian carian, pembumian Maps, konteks URL dan output berstruktur. Ia mengehadkan File Search kepada AI Studio. Berikan tujuan fungsi dan takrif parameter serta teruskan berdasarkan hasil sebenar yang dikembalikan. Profil Custom Tools Preview berasingan dioptimumkan untuk mengutamakan alat tersuai dan bash; ia ialah titik hujung pengeluar bernama yang berbeza, jadi pengkhususan itu tidak sepatutnya dianggap secara senyap sebagai sifat setiap permintaan 3.1 Pro. Pilih skema hasil berstruktur apabila tugas memerlukan rekod ditetapkan, bukannya prosa bebas.
Untuk analisis multimodal, kenal pasti halaman, visual, selang rakaman atau peristiwa video yang berkaitan. Untuk analisis dokumen, bandingkan rajah dengan spesifikasi bertulisnya dan kembalikan setiap perbezaan bersama petikan sokongan. Sumber pertuturan boleh menyumbang transkrip atau tafsiran dalam teks. Kekalkan rujukan sumber bagi kesimpulan yang perlu disemak, dan pisahkan perkara yang kelihatan atau dinyatakan daripada perkara yang disimpulkan. Output profil ini kekal sebagai teks, termasuk kod; penjanaan imej atau pertuturan asal bukan sebahagian jadual keupayaan khususnya.
Kad asal 3.1 Pro menetapkan konteks sehingga 1M dan output teks 64K, dan jadual API Preview khusus memberikan 1,048,576 token input serta 65,536 token output. Masukkan arahan, sejarah perbualan dan media dalam belanjawan input. Cache dan pemprosesan kelompok didokumenkan, dengan pilihan Flex serta Priority turut disenaraikan bagi profil pengeluar. Untuk beberapa item bebas, tetapkan output wajib dan simpan setiap pengecam sumber, daripada menggabungkan bukti tidak berkaitan menjadi satu jawapan yang tidak boleh dijejaki.
Edisi Preview bernama kekal berbeza daripada profil Custom Tools Pro dan keluaran Flash atau Pro kemudian. Kekuatannya berkaitan penaakulan kompleks, pengekodan dan sintesis bukti; artifak akhir masih perlu disemak berdasarkan sumber serta hasil alat sebenar. Kekalkan kekaburan belum selesai apabila maklumat dibekalkan tidak menyokong kesimpulan pasti. Hasil yang berguna ialah jawapan, kod atau rekod yang disokong dan diminta tugas, dengan bukti mencukupi untuk menilai batasan praktikalnya.
Tugas praktikal
Tugas praktikal
Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris
Review a cross-module date contract
Review this contract mismatch. Producer emits {due_date: "2026-11-03"}; consumer reads record.dueDate and displays "No date" when missing. Existing stored records use due_date. Propose the smallest compatible correction and tests for both present and absent dates. Preserve the producer field and do not add a second stored field.Hasil yang dijangka
A short mismatch analysis, a focused consumer patch and tests covering the stored field and missing-value behavior.Semak hasil
Check that the patch reads due_date without changing persisted records or treating an absent date as a valid one.Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages gemini-3.1-pro-preview
gemini-3.1-pro-previewPengenalan
Gemini 3.1 Pro Preview ialah model penaakulan multimodal Google untuk tugas perisian, algoritma dan pengetahuan yang kompleks. Model ini menerima teks, imej, audio, video dan PDF serta memulangkan teks atau kod, dengan alat dan output berstruktur. Tahap penaakulan Low, medium dan high memandu usaha; high ialah lalai yang didokumentasikan.
- Input yang diterima
- Teks · Imej
- Hasil
- Teks
Tersedia di Ailoot · input & kaedah
Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages
- Input
text,image- Output
text- Konteks
- 1,048,576 tokens
- Output maksimum
- 65,536 tokens
- Format output
- json atau SSE
| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had gemini-3.1-pro-preview | Lalai— |
Medanmessages | Jenismessage[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Item minimum: 1 | Lalai— |
Medanmessages[].role | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had user, assistant | Lalai— |
Medanmessages[].content | Jenisstring|content_block[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medansystem | Jenisstring|content_block[] | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmax_tokens | Jenisinteger | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Minimum: 1 Had terpakai pada: had maksimum tepat bagi model/kad yang dipilih | Lalai— |
Medanstream | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse |
Medantemperature | Jenisnumber | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantop_p | Jenisnumber | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanstop_sequences | Jenisstring[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantools | Jenistool[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantools[].name | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: alat dibekalkan | Lalai— |
Medantools[].description | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medantools[].input_schema | JenisJSON_schema | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medantool_choice | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanthinking.type | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanthinking.budget_tokens | Jenisinteger | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanoutput_config.effort | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmetadata | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medancache_control | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Gabungan bahan input
Teks · Teks UTF8
messages[].content atau blok type=text
Teks + imej
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} atau sumber dengan type=url
Parameter kaedah dan kitar hayat
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametermaterial_types | Kontraktext, image |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Kontraknull |
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parametertext_file_material | Kontrakkandungan UTF-8 sebenar dimasukkan sebagai teks; ID fail atau alamat URL (URLs) memerlukan sokongan tepat yang berasingan |
Kitar hayat: exact retained published method
Struktur kaedah dan ID adalah tepat; keupayaan pembekal berasingan daripada penerimaan permintaan.
Pelan harga
Kadar kaedah Ailoot
POST /v1/messages- Input
- USD 0.002 / 1K
- Output
- USD 0.012 / 1K
- Bacaan cache
- USD 0.0002 / 1K
Harga mengikut panjang permintaan · Anthropic Messages
| Saiz permintaan, token | Input | Output | Bacaan cache | Penulisan cache | Cache 5 minit | Cache 1 jam |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Saiz permintaan, token(0; 200,000] | InputUSD 0.002 | OutputUSD 0.012 | Bacaan cacheUSD 0.0002 | Penulisan cacheAsas: — | Cache 5 minitAsas: — | Cache 1 jamAsas: — |
| Saiz permintaan, token(200,000; ∞) | InputUSD 0.004 | OutputUSD 0.018 | Bacaan cacheUSD 0.0004 | Penulisan cacheAsas: — | Cache 5 minitAsas: — | Cache 1 jamAsas: — |
Kadar dalam USD setiap 1K token. Jika tiada kadar ditetapkan, kadar asas kaedah ini diwarisi; «—» bermaksud tiada kadar asas ditetapkan.
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
Butiran tarif rujukan
Jadual rujukan peringkat model tidak mengubah pemilihan kaedah, sebut harga atau caj. Caj aktif menggunakan kadar kaedah Ailoot yang dipilih.
Jadual rujukan model
Harga mengikut konfigurasi
Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Token konteks, melebihi | Token konteks, sehingga dan termasuk | Caj |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiOpenAI Chat · Kadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.004 / 1K token Output · Token output $0.024 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0004 / 1K token Input · Penulisan cache $0.00075 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token Output · Token keluaran penaakulan $0.024 / 1K token |
| KonfigurasiOpenAI Chat · Tahap 1 berdasarkan panjang permintaan | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasuk200,000 | Caj Input · Token input $0.004 / 1K token Output · Token output $0.024 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0004 / 1K token Input · Penulisan cache $0.00075 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiOpenAI Chat · Tahap 2 berdasarkan panjang permintaan | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi200,000 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.008 / 1K token Output · Token output $0.036 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0008 / 1K token Input · Penulisan cache $0.00075 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiAnthropic Messages · Kadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.004 / 1K token Output · Token output $0.024 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0004 / 1K token Input · Penulisan cache $0.00075 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token Output · Token keluaran penaakulan $0.024 / 1K token |
| KonfigurasiAnthropic Messages · Tahap 1 berdasarkan panjang permintaan | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasuk200,000 | Caj Input · Token input $0.004 / 1K token Output · Token output $0.024 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0004 / 1K token Input · Penulisan cache $0.00075 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiAnthropic Messages · Tahap 2 berdasarkan panjang permintaan | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi200,000 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.008 / 1K token Output · Token output $0.036 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0008 / 1K token Input · Penulisan cache $0.00075 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Contoh permintaan
Ailoot · Anthropic Messages
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gemini-3.1-pro-preview", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gemini-3.1-pro-preview", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="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
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
import anthropic
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
model="gemini-3.1-pro-preview",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
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
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(msg.to_dict(mode="json"))
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
model: "gemini-3.1-pro-preview",
max_tokens: 1024,
messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";
function saveResult(data, stem = "result") {
writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
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;
const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
};
for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
}
for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
const blob = part.inlineData || part.inline_data;
if (blob?.data) {
const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
}
}
}
}
saveResult(msg);
import anthropic,os
from pathlib import Path
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
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
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
with client.messages.stream(model='gemini-3.1-pro-preview',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for event in stream:
payload=event.to_dict(mode="json")
log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
final=stream.get_final_message()
save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
Terima dan simpan hasil
Ailoot · Anthropic Messages
json atau SSE
Simpan semua hasil yang selesai
Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.
Kekalkan semua blok kandungan, tandatangan penaakulan dan ID penggunaan alat sebenar. Gabungkan semua delta blok SSE; blok teks pertama bukan keseluruhan output.
Jika respons asal perlu disemak
Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.
Medan respons
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medanid | Jenisstring |
Medanmodel | Jenisstring |
Medancontent[] | Jenistext|thinking|tool_use|other content block |
Medanstop_reason | Jenisstring|null |
Medanusage | Jenisobject |
Ralat dan langkah seterusnya
| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | SyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu. |
Alias
Alias model
Ailoot gemini-3.1-pro-preview
Ailoot Ultra gemini-3.1-pro-preview, google/gemini-3.1-pro-preview~google/gemini-pro-latest
Alias laluan kaedah
/chat/completions
ID pemanggil berkaitan
google/gemini-3.1-pro-preview, ~google/gemini-pro-latest, gemini-3.1-pro-preview, gemini-3.1-pro-preview
Ailoot · Gemini generateContent POST /v1beta/models/{model}:generateContent gemini-3.1-pro-preview
gemini-3.1-pro-previewPengenalan
Gemini 3.1 Pro Preview ialah model penaakulan multimodal Google untuk tugas perisian, algoritma dan pengetahuan yang kompleks. Model ini menerima teks, imej, audio, video dan PDF serta memulangkan teks atau kod, dengan alat dan output berstruktur. Tahap penaakulan Low, medium dan high memandu usaha; high ialah lalai yang didokumentasikan.
- Input yang diterima
- Teks · Imej
- Hasil
- Teks
Tersedia di Ailoot · input & kaedah
Ailoot · Gemini generateContent POST /v1beta/models/{model}:generateContent
- Input
text,image- Output
text- Konteks
- 1,048,576 tokens
- Output maksimum
- 65,536 tokens
- Format output
- json atau penstriman yang disokong
| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanpath.model | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had gemini-3.1-pro-preview | Lalai— |
Medancontents | Jeniscontent[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Item minimum: 1 | Lalai— |
Medancontents[].role | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had user, model | Lalai— |
Medancontents[].parts | Jenispart[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
MedansystemInstruction | Jeniscontent | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
MedangenerationConfig.maxOutputTokens | Jenisinteger | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Bergantung pada model | Lalai— |
MedangenerationConfig.temperature | Jenisnumber | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
MedangenerationConfig.topP | Jenisnumber | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
MedangenerationConfig.topK | Jenisinteger | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
MedangenerationConfig.stopSequences | Jenisstring[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
MedangenerationConfig.thinkingConfig.includeThoughts | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
MedangenerationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget | Jenisinteger | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantools[].functionDeclarations | Jenisfunction_declaration[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
MedantoolConfig.functionCallingConfig.mode | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
MedansafetySettings | Jenisobject[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
MedansessionId | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Gabungan bahan input
Teks · Teks UTF8
contents[].parts[].text
Teks + imej
parts[].inlineData={mimeType,data}
Parameter kaedah dan kitar hayat
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametermaterial_types | Kontraktext, image |
Parameterrequired | Kontrakcontents |
Parameteroptional_controls | Kontraknull |
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parametertext_file_material | Kontrakkandungan UTF-8 sebenar dimasukkan sebagai teks; ID fail atau alamat URL (URLs) memerlukan sokongan tepat yang berasingan |
Kitar hayat: exact retained published method
Struktur kaedah dan ID adalah tepat; keupayaan pembekal berasingan daripada penerimaan permintaan.
Pelan harga
Kadar kaedah Ailoot
POST /v1beta/models/{model}:generateContent- Input
- USD 0.002 / 1K
- Output
- USD 0.012 / 1K
- Bacaan cache
- USD 0.0002 / 1K
Harga mengikut panjang permintaan · Gemini generateContent
| Saiz permintaan, token | Input | Output | Bacaan cache | Penulisan cache | Cache 5 minit | Cache 1 jam |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Saiz permintaan, token(0; 200,000] | InputUSD 0.002 | OutputUSD 0.012 | Bacaan cacheUSD 0.0002 | Penulisan cacheAsas: — | Cache 5 minitAsas: — | Cache 1 jamAsas: — |
| Saiz permintaan, token(200,000; ∞) | InputUSD 0.004 | OutputUSD 0.018 | Bacaan cacheUSD 0.0004 | Penulisan cacheAsas: — | Cache 5 minitAsas: — | Cache 1 jamAsas: — |
Kadar dalam USD setiap 1K token. Jika tiada kadar ditetapkan, kadar asas kaedah ini diwarisi; «—» bermaksud tiada kadar asas ditetapkan.
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
Butiran tarif rujukan
Jadual rujukan peringkat model tidak mengubah pemilihan kaedah, sebut harga atau caj. Caj aktif menggunakan kadar kaedah Ailoot yang dipilih.
Jadual rujukan model
Harga mengikut konfigurasi
Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Token konteks, melebihi | Token konteks, sehingga dan termasuk | Caj |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiOpenAI Chat · Kadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.004 / 1K token Output · Token output $0.024 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0004 / 1K token Input · Penulisan cache $0.00075 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token Output · Token keluaran penaakulan $0.024 / 1K token |
| KonfigurasiOpenAI Chat · Tahap 1 berdasarkan panjang permintaan | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasuk200,000 | Caj Input · Token input $0.004 / 1K token Output · Token output $0.024 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0004 / 1K token Input · Penulisan cache $0.00075 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiOpenAI Chat · Tahap 2 berdasarkan panjang permintaan | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi200,000 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.008 / 1K token Output · Token output $0.036 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0008 / 1K token Input · Penulisan cache $0.00075 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiAnthropic Messages · Kadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.004 / 1K token Output · Token output $0.024 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0004 / 1K token Input · Penulisan cache $0.00075 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token Output · Token keluaran penaakulan $0.024 / 1K token |
| KonfigurasiAnthropic Messages · Tahap 1 berdasarkan panjang permintaan | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasuk200,000 | Caj Input · Token input $0.004 / 1K token Output · Token output $0.024 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0004 / 1K token Input · Penulisan cache $0.00075 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiAnthropic Messages · Tahap 2 berdasarkan panjang permintaan | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi200,000 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.008 / 1K token Output · Token output $0.036 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0008 / 1K token Input · Penulisan cache $0.00075 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Contoh permintaan
Ailoot · Gemini generateContent
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"contents": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["contents"]=[{"role":"user","parts":[{"text":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.1-pro-preview:generateContent \
-H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
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
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="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
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["contents"][0]["parts"].append({"inlineData":{"mimeType":mime,"data":b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.1-pro-preview:generateContent \
-H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
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
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
from google import genai
from google.genai import types
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = genai.Client(
api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],
http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"),
)
resp = client.models.generate_content(model="gemini-3.1-pro-preview", contents="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
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
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(resp.to_json_dict())
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, httpOptions: { baseUrl: "https://api.ailoot.ai" } });
const resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-3.1-pro-preview", contents: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";
function saveResult(data, stem = "result") {
writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
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;
const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
};
for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
}
for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
const blob = part.inlineData || part.inline_data;
if (blob?.data) {
const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
}
}
}
}
saveResult(resp);
from google import genai
from google.genai import types
import os
from pathlib import Path
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=genai.Client(api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"))
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
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
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
count=0
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for chunk in client.models.generate_content_stream(model='gemini-3.1-pro-preview',contents="Explain observations and hypotheses in three sentences."):
payload=chunk.to_json_dict()
log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
save_result(payload,"stream-chunk-"+str(count))
count+=1
Terima dan simpan hasil
Ailoot · Gemini generateContent
json atau penstriman yang disokong
Simpan semua hasil yang selesai
Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.
Kekalkan semua calon dan bahagian, termasuk panggilan fungsi, tandatangan pemikiran dan data penggunaan; gabungkan cebisan strim mengikut urutan.
Jika respons asal perlu disemak
Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.
Medan respons
| Medan | Jenis |
|---|---|
MedanresponseId | Jenisstring |
MedanmodelVersion | Jenisstring |
Medancandidates[].content.parts[] | Jenistext|inlineData|functionCall|other part |
Medancandidates[].finishReason | Jenisstring |
MedanusageMetadata | Jenisobject |
Ralat dan langkah seterusnya
| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | SyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu. |
Alias
Alias model
Ailoot gemini-3.1-pro-preview
Ailoot Ultra gemini-3.1-pro-preview, google/gemini-3.1-pro-preview~google/gemini-pro-latest
Alias laluan kaedah
/chat/completions
ID pemanggil berkaitan
google/gemini-3.1-pro-preview, ~google/gemini-pro-latest, gemini-3.1-pro-preview, gemini-3.1-pro-preview
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions gemini-3.1-pro-preview
gemini-3.1-pro-previewgemini-3.1-pro-previewgoogle/gemini-3.1-pro-preview
Pengenalan
Gemini 3.1 Pro Preview ialah model penaakulan multimodal Google untuk tugas perisian, algoritma dan pengetahuan yang kompleks. Model ini menerima teks, imej, audio, video dan PDF serta memulangkan teks atau kod, dengan alat dan output berstruktur. Tahap penaakulan Low, medium dan high memandu usaha; high ialah lalai yang didokumentasikan.
- Input yang diterima
- Teks
- Hasil
- Teks
Tersedia di Ailoot · input & kaedah
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- Input
text- Output
text- Format output
- json atau SSE
| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had gemini-3.1-pro-preview | Lalai— |
Medanmessages | Jenismessage[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Item minimum: 1 | Lalai— |
Medanmessages[].role | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmessages[].content | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: Perbualan teks | Lalai— |
Medanstream | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse |
Gabungan bahan input
Teks · Teks UTF8
messages[].content
Parameter kaedah dan kitar hayat
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametermessages | Kontraktatasusunan mesej dengan struktur role/content |
Parameterfile_material | Kontrakdokumen UTF-8 sebenar dimasukkan sebagai teks literal; ID fail tidak diandaikan |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream |
Parametercontrol_scope | KontrakPerbualan teks; stream ialah nilai boolean dengan false sebagai lalai. |
Parameteroutput_modalities | Kontraktext |
Parameterhosted_operations | Kontrakfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Kontraknull |
Alias kaedah: /chat/completions
Kitar hayat: synchronous_or_streamed
Hantar ID model yang tepat bersama messages.
Panjang konteks bukan had output.
Fail teks boleh membekalkan teks literal; input imej/audio/objek fail memerlukan pengikatan tepat.
Pelan harga
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
- Mod pantas
- Kadar standard Apabila mod pantas dipilih
- Mod flex
- Kadar standard Apabila mod flex dipilih
- Usaha penaakulan maksimum
- Kadar standard Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default
- Usaha penaakulan · high
- Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada high
- Usaha penaakulan · low
- Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada low
- Usaha penaakulan · medium
- Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada medium
- Harga cache eksplisit
- Tidak diaktifkan Apabila cache eksplisit diminta
- Output penaakulan
- Penaakulan menggunakan kadar subset yang disenaraikan dalam output terkumpul; jangan tambah token tersebut dua kali. Apabila output merangkumi token penaakulan
Kadar Ailoot
Harga mengikut konfigurasi
Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Token konteks, melebihi | Token konteks, sehingga dan termasuk | Caj |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.004 / 1K token Output · Token output $0.024 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0004 / 1K token Input · Penulisan cache $0.00075 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token Output · Token keluaran penaakulan $0.024 / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasuk200,000 | Caj Input · Token input $0.004 / 1K token Output · Token output $0.024 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0004 / 1K token Input · Penulisan cache $0.00075 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 2 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi200,000 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.008 / 1K token Output · Token output $0.036 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0008 / 1K token Input · Penulisan cache $0.00075 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
Contoh permintaan
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"gemini-3.1-pro-preview","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="gemini-3.1-pro-preview", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
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
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(result.to_dict(mode="json"))
Terima dan simpan hasil
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json atau SSE
Simpan semua hasil yang selesai
Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.
Kekalkan setiap pilihan jawapan bersama kandungan, panggilan alat dan penaakulannya. Dalam SSE, gabungkan delta mengikut indeks pilihan jawapan/alat dan kekalkan sebab penamatan akhir serta data penggunaan.
Jika respons asal perlu disemak
Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.
Medan respons
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medanchoices[].index | Jenisinteger |
Medanchoices[].message.content | Jenisstring|null |
Medanchoices[].message.tool_calls | Jenistool_call[] |
Medanchoices[].message.reasoning_content | Jenisstring |
Medanchoices[].message.reasoning_details | Jenisobject|array |
Medanchoices[].finish_reason | Jenisstring|null |
Medanusage | Jenisobject |
Ralat dan langkah seterusnya
| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | SyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu. |
Alias
Alias model
Ailoot gemini-3.1-pro-preview
Ailoot Ultra gemini-3.1-pro-preview, google/gemini-3.1-pro-preview~google/gemini-pro-latest
Alias laluan kaedah
/chat/completions
ID pemanggil berkaitan
google/gemini-3.1-pro-preview, ~google/gemini-pro-latest, gemini-3.1-pro-preview, gemini-3.1-pro-preview
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages gemini-3.1-pro-preview
gemini-3.1-pro-previewgemini-3.1-pro-previewgoogle/gemini-3.1-pro-preview
Pengenalan
Gemini 3.1 Pro Preview ialah model penaakulan multimodal Google untuk tugas perisian, algoritma dan pengetahuan yang kompleks. Model ini menerima teks, imej, audio, video dan PDF serta memulangkan teks atau kod, dengan alat dan output berstruktur. Tahap penaakulan Low, medium dan high memandu usaha; high ialah lalai yang didokumentasikan.
- Input yang diterima
- Teks
- Hasil
- json · sse
Tersedia di Ailoot · input & kaedah
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- Input
text- Output
json,sse- Format output
- JSON atau SSE
| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had gemini-3.1-pro-preview | Lalai— |
Medanmessages | Jenismessage[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].role | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had user, assistant | Lalai— |
Medanmessages[].content | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmax_tokens | Jenisinteger | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanstream | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse |
Gabungan bahan input
Teks · Teks UTF-8
rentetan messages[].content
Parameter kaedah dan kitar hayat
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametertext_file_material | KontrakBaca dokumen UTF-8 sebenar dan letakkan teksnya dalam rentetan input atau kandungan mesej yang ditunjukkan. |
Kitar hayat: synchronous_or_streamed
Pelan harga
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
- Mod pantas
- Kadar standard Apabila mod pantas dipilih
- Mod flex
- Kadar standard Apabila mod flex dipilih
- Usaha penaakulan maksimum
- Kadar standard Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default
- Usaha penaakulan · high
- Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada high
- Usaha penaakulan · low
- Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada low
- Usaha penaakulan · medium
- Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada medium
- Harga cache eksplisit
- Tidak diaktifkan Apabila cache eksplisit diminta
- Output penaakulan
- Penaakulan menggunakan kadar subset yang disenaraikan dalam output terkumpul; jangan tambah token tersebut dua kali. Apabila output merangkumi token penaakulan
Kadar Ailoot
Harga mengikut konfigurasi
Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Token konteks, melebihi | Token konteks, sehingga dan termasuk | Caj |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.004 / 1K token Output · Token output $0.024 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0004 / 1K token Input · Penulisan cache $0.00075 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token Output · Token keluaran penaakulan $0.024 / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasuk200,000 | Caj Input · Token input $0.004 / 1K token Output · Token output $0.024 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0004 / 1K token Input · Penulisan cache $0.00075 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 2 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi200,000 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.008 / 1K token Output · Token output $0.036 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0008 / 1K token Input · Penulisan cache $0.00075 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
Contoh permintaan
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "gemini-3.1-pro-preview",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gemini-3.1-pro-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gemini-3.1-pro-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError
api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
with urlopen(request, timeout=120) as response:
raw = response.read()
Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
Path('result.json').write_bytes(error.read())
Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
Terima dan simpan hasil
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON atau SSE
Simpan semua hasil yang selesai
Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.
Kekalkan semua blok kandungan, tandatangan penaakulan dan ID penggunaan alat sebenar. Gabungkan semua delta blok SSE; blok teks pertama bukan keseluruhan output.
Jika respons asal perlu disemak
Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.
Medan respons
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medanid | Jenisstring |
Medanmodel | Jenisstring |
Medancontent[] | Jenistext|thinking|tool_use|other content block |
Medanstop_reason | Jenisstring|null |
Medanusage | Jenisobject |
Ralat dan langkah seterusnya
| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | SyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu. |
Alias
Alias model
Ailoot gemini-3.1-pro-preview
Ailoot Ultra gemini-3.1-pro-preview, google/gemini-3.1-pro-preview~google/gemini-pro-latest
Alias laluan kaedah
/chat/completions
ID pemanggil berkaitan
google/gemini-3.1-pro-preview, ~google/gemini-pro-latest, gemini-3.1-pro-preview, gemini-3.1-pro-preview
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions google/gemini-3.1-pro-preview
google/gemini-3.1-pro-previewgemini-3.1-pro-previewgoogle/gemini-3.1-pro-preview
Pengenalan
Gemini 3.1 Pro Preview ialah model penaakulan multimodal Google untuk tugas perisian, algoritma dan pengetahuan yang kompleks. Model ini menerima teks, imej, audio, video dan PDF serta memulangkan teks atau kod, dengan alat dan output berstruktur. Tahap penaakulan Low, medium dan high memandu usaha; high ialah lalai yang didokumentasikan.
- Input yang diterima
- Teks
- Hasil
- Teks
Tersedia di Ailoot · input & kaedah
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- Input
text- Output
text- Format output
- json atau SSE
| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had google/gemini-3.1-pro-preview | Lalai— |
Medanmessages | Jenismessage[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Item minimum: 1 | Lalai— |
Medanmessages[].role | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Contoh: system, user, assistant, tool, function Syarat: Peranan ini diwakili secara eksplisit oleh jenis keserasian dalam kod sumber; set peranan model yang tepat kekal khusus untuk setiap model. Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmessages[].content | Jenisstring|content_part[]|null | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].tool_calls | Jenistool_call[] | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].tool_call_id | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: role=tool; gunakan ID sebenar yang dipulangkan | Lalai— |
Medanmessages[].name | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].reasoning_content | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: Hantar semula penaakulan sebenar yang dipulangkan apabila model ini menggunakannya | Lalai— |
Medanmessages[].reasoning_details | Jenisobject|array | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmax_tokens | Jenisinteger | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmax_completion_tokens | Jenisinteger | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Bergantung pada model | Lalai— |
Medanstream | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse |
Medanstream_options.include_usage | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantemperature | Jenisnumber | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantop_p | Jenisnumber | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanstop | Jenisstring|string[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantools | Jenisfunction_tool[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantools[].type | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had function Bergantung pada model | Lalai— |
Medantools[].function.name | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Terpakai apabila: alat fungsi dibekalkan | Lalai— |
Medantools[].function.description | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medantools[].function.parameters | JenisJSON_schema | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medantool_choice | Jenisstring|object | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanparallel_tool_calls | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanresponse_format | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanreasoning_effort | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanreasoning | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanservice_tier | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medaninstructions | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Medan keserasian | Lalai— |
Medanfunctions | Jenisfunction[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanfunction_call | Jenisstring|object | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanprompt_cache_options | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmodalities | Jenisstring[] | KeperluanPilihan | Nilai & had text | Lalai— |
Medanprovider | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: provider.options ditolak pada laluan teks Ultra ini | Lalai— |
Medancache_control.ttl | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan | Lalai— |
Gabungan bahan input
Teks · Teks UTF8
messages[].content
Parameter kaedah dan kitar hayat
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametermessages | Kontraktatasusunan mesej dengan struktur role/content |
Parameterfile_material | Kontrakdokumen UTF-8 sebenar dimasukkan sebagai teks literal; ID fail tidak diandaikan |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Kontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeza daripada alat yang dihoskan |
Parameteroutput_modalities | Kontraktext |
Parameterhosted_operations | Kontrakfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Kontraknull |
Kitar hayat: synchronous_or_streamed
Hantar ID model yang tepat bersama messages.
Panjang konteks bukan had output.
Fail teks boleh membekalkan teks literal; input imej/audio/objek fail memerlukan pengikatan tepat.
Pelan harga
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
- Mod pantas
- Kadar standard Apabila mod pantas dipilih
- Mod flex
- Kadar standard Apabila mod flex dipilih
- Usaha penaakulan maksimum
- Kadar standard Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default
- Usaha penaakulan · high
- Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada high
- Usaha penaakulan · low
- Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada low
- Usaha penaakulan · medium
- Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada medium
- Harga cache eksplisit
- Tidak diaktifkan Apabila cache eksplisit diminta
- Output penaakulan
- Penaakulan menggunakan kadar subset yang disenaraikan dalam output terkumpul; jangan tambah token tersebut dua kali. Apabila output merangkumi token penaakulan
Kadar Ailoot
Harga mengikut konfigurasi
Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Token konteks, melebihi | Token konteks, sehingga dan termasuk | Caj |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.004 / 1K token Output · Token output $0.024 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0004 / 1K token Input · Penulisan cache $0.00075 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token Output · Token keluaran penaakulan $0.024 / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasuk200,000 | Caj Input · Token input $0.004 / 1K token Output · Token output $0.024 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0004 / 1K token Input · Penulisan cache $0.00075 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 2 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi200,000 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.008 / 1K token Output · Token output $0.036 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0008 / 1K token Input · Penulisan cache $0.00075 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
Contoh permintaan
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "google/gemini-3.1-pro-preview", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='google/gemini-3.1-pro-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
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
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
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
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
with client.chat.completions.stream(model='google/gemini-3.1-pro-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for event in stream:
payload=event.to_dict(mode="json")
log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
final=stream.get_final_completion()
save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
Terima dan simpan hasil
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json atau SSE
Simpan semua hasil yang selesai
Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.
Kekalkan setiap pilihan jawapan bersama kandungan, panggilan alat dan penaakulannya. Dalam SSE, gabungkan delta mengikut indeks pilihan jawapan/alat dan kekalkan sebab penamatan akhir serta data penggunaan.
Jika respons asal perlu disemak
Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.
Medan respons
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medanchoices[].index | Jenisinteger |
Medanchoices[].message.content | Jenisstring|null |
Medanchoices[].message.tool_calls | Jenistool_call[] |
Medanchoices[].message.reasoning_content | Jenisstring |
Medanchoices[].message.reasoning_details | Jenisobject|array |
Medanchoices[].finish_reason | Jenisstring|null |
Medanusage | Jenisobject |
Ralat dan langkah seterusnya
| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | SyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu. |
Alias
Alias model
Ailoot gemini-3.1-pro-preview
Ailoot Ultra gemini-3.1-pro-preview, google/gemini-3.1-pro-preview~google/gemini-pro-latest
Alias laluan kaedah
/chat/completions
ID pemanggil berkaitan
google/gemini-3.1-pro-preview, ~google/gemini-pro-latest, gemini-3.1-pro-preview, gemini-3.1-pro-preview
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages google/gemini-3.1-pro-preview
google/gemini-3.1-pro-previewgemini-3.1-pro-previewgoogle/gemini-3.1-pro-preview
Pengenalan
Gemini 3.1 Pro Preview ialah model penaakulan multimodal Google untuk tugas perisian, algoritma dan pengetahuan yang kompleks. Model ini menerima teks, imej, audio, video dan PDF serta memulangkan teks atau kod, dengan alat dan output berstruktur. Tahap penaakulan Low, medium dan high memandu usaha; high ialah lalai yang didokumentasikan.
- Input yang diterima
- Teks
- Hasil
- json · sse
Tersedia di Ailoot · input & kaedah
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- Input
text- Output
json,sse- Format output
- JSON atau SSE
| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had google/gemini-3.1-pro-preview | Lalai— |
Medanmessages | Jenismessage[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].role | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had user, assistant | Lalai— |
Medanmessages[].content | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmax_tokens | Jenisinteger | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanstream | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse |
Gabungan bahan input
Teks · Teks UTF-8
rentetan messages[].content
Parameter kaedah dan kitar hayat
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametertext_file_material | KontrakBaca dokumen UTF-8 sebenar dan letakkan teksnya dalam rentetan input atau kandungan mesej yang ditunjukkan. |
Kitar hayat: synchronous_or_streamed
Pelan harga
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
- Mod pantas
- Kadar standard Apabila mod pantas dipilih
- Mod flex
- Kadar standard Apabila mod flex dipilih
- Usaha penaakulan maksimum
- Kadar standard Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default
- Usaha penaakulan · high
- Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada high
- Usaha penaakulan · low
- Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada low
- Usaha penaakulan · medium
- Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada medium
- Harga cache eksplisit
- Tidak diaktifkan Apabila cache eksplisit diminta
- Output penaakulan
- Penaakulan menggunakan kadar subset yang disenaraikan dalam output terkumpul; jangan tambah token tersebut dua kali. Apabila output merangkumi token penaakulan
Kadar Ailoot
Harga mengikut konfigurasi
Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Token konteks, melebihi | Token konteks, sehingga dan termasuk | Caj |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.004 / 1K token Output · Token output $0.024 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0004 / 1K token Input · Penulisan cache $0.00075 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token Output · Token keluaran penaakulan $0.024 / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasuk200,000 | Caj Input · Token input $0.004 / 1K token Output · Token output $0.024 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0004 / 1K token Input · Penulisan cache $0.00075 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 2 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi200,000 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.008 / 1K token Output · Token output $0.036 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0008 / 1K token Input · Penulisan cache $0.00075 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
Contoh permintaan
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "google/gemini-3.1-pro-preview",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'google/gemini-3.1-pro-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'google/gemini-3.1-pro-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError
api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
with urlopen(request, timeout=120) as response:
raw = response.read()
Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
Path('result.json').write_bytes(error.read())
Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
Terima dan simpan hasil
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON atau SSE
Simpan semua hasil yang selesai
Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.
Kekalkan semua blok kandungan, tandatangan penaakulan dan ID penggunaan alat sebenar. Gabungkan semua delta blok SSE; blok teks pertama bukan keseluruhan output.
Jika respons asal perlu disemak
Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.
Medan respons
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medanid | Jenisstring |
Medanmodel | Jenisstring |
Medancontent[] | Jenistext|thinking|tool_use|other content block |
Medanstop_reason | Jenisstring|null |
Medanusage | Jenisobject |
Ralat dan langkah seterusnya
| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | SyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu. |
Alias
Alias model
Ailoot gemini-3.1-pro-preview
Ailoot Ultra gemini-3.1-pro-preview, google/gemini-3.1-pro-preview~google/gemini-pro-latest
Alias laluan kaedah
/chat/completions
ID pemanggil berkaitan
google/gemini-3.1-pro-preview, ~google/gemini-pro-latest, gemini-3.1-pro-preview, gemini-3.1-pro-preview
FAQ · Google: Gemini 3.1 Pro Preview
- Apakah input dan hasil yang tersedia?
POST /v1/messages·gemini-3.1-pro-preview:text,image→textPOST /v1beta/models/{model}:generateContent·gemini-3.1-pro-preview:text,image→textPOST /v1/chat/completions·gemini-3.1-pro-preview:text→textPOST /v1/messages·gemini-3.1-pro-preview:text→json,ssePOST /v1/chat/completions·google/gemini-3.1-pro-preview:text→textPOST /v1/messages·google/gemini-3.1-pro-preview:text→json,sse- Apakah medan yang digunakan oleh permintaan?
POST /v1/messages·gemini-3.1-pro-preview:model,messages,system,max_tokens,stream,metadataPOST /v1beta/models/{model}:generateContent·gemini-3.1-pro-preview:contents,systemInstruction,sessionIdPOST /v1/chat/completions·gemini-3.1-pro-preview:model,messages,streamPOST /v1/messages·gemini-3.1-pro-preview:model,messages,max_tokens,streamPOST /v1/chat/completions·google/gemini-3.1-pro-preview:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·google/gemini-3.1-pro-preview:model,messages,max_tokens,stream- Apakah had yang terpakai?
POST /v1/messages·gemini-3.1-pro-preview:ctx:1048576;max_out:65536;messages.min_items:1;max_tokens.minimum:1POST /v1beta/models/{model}:generateContent·gemini-3.1-pro-preview:ctx:1048576;max_out:65536;contents.min_items:1POST /v1/chat/completions·gemini-3.1-pro-preview:messages.min_items:1POST /v1/chat/completions·google/gemini-3.1-pro-preview:messages.min_items:1