Gemini 3.8 Flash direka untuk tugasan kejuruteraan perisian panjang, proses ejen dan kerja pengetahuan yang rumit. Google menerangkannya sebagai perkembangan Gemini 3.7 Flash dengan tumpuan pada proses yang penyelesaiannya tidak berakhir pada satu respons: model meneliti semula bahan, menggunakan alat dan meneruskan urutan langkah.
Google menyatakan input teks, imej, video, audio dan PDF. Dalam katalog Ailoot API semasa, kaedah teks menyatakan teks dan imej sebagai input serta teks sebagai output. Video, audio dan PDF tidak termasuk dalam set input ini. Had input ialah 1 048 576 token, manakala had output ialah 65 536 token. Model menghasilkan hasil teks, termasuk kod program dan data berstruktur. Penciptaan imej dan audio bukan keupayaan versi khusus ini.
Tahap Thinking low, medium dan high disokong. Dalam mod model asas yang diterangkan oleh Google, tahap standard ialah medium. Nilai ini menerangkan model asas Google; mod dan ketersediaan kawalan melalui Ailoot API ditentukan oleh kaedah serta varian model yang dipilih. Tahap minimal tidak disokong dan menyebabkan ralat. Tahap usaha boleh laras membantu memilih mod mengikut kerumitan peringkat, tetapi pada tahap usaha tinggi, model kadangkala menggunakan lebih banyak token untuk melaksanakan tugasan.
Set keupayaan merangkumi panggilan fungsi, pelaksanaan kod, respons berstruktur dan caching konteks. Carian fail, pengasasan berasaskan carian, Google Maps dan pembacaan kandungan alamat web tersedia. Pemprosesan berkelompok disokong. Kawalan antara muka komputer mempunyai status pratonton; ini tidak menjadikan setiap kaedah akses kepada model sebagai kawalan komputer yang lengkap.
Pengeluar menekankan kejuruteraan perisian, tugasan ejen dan proses penggunaan maklumat yang rumit. Konteks panjang membolehkan bahan besar diberikan, manakala keupayaan alat membolehkan beberapa peringkat berkaitan disusun. Ciri ini menerangkan keupayaan model; pilihan khusus dan data input ditentukan oleh kaedah akses yang disokong.
Versi ini diterbitkan sebagai versi stabil pada September 2026. Batas pengetahuan yang dinyatakan ialah Mac 2026, tetapi maklumat sesetengah bidang mungkin kekal pada tahap Januari 2025. Fakta rekaan, kelewatan dan tamat masa boleh berlaku. Jumlah penaakulan yang lebih besar tidak menyingkirkan ralat, manakala tahap usaha rendah bukan janji masa respons tertentu.
", "aboutText": "Gemini 3.8 Flash direka untuk tugasan kejuruteraan perisian panjang, proses ejen dan kerja pengetahuan yang rumit. Google menerangkannya sebagai perkembangan Gemini 3.7 Flash dengan tumpuan pada proses yang penyelesaiannya tidak berakhir pada satu respons: model meneliti semula bahan, menggunakan alat dan meneruskan urutan langkah.\n\n### Bahan yang boleh dianalisis\n\nGoogle menyatakan input **teks, imej, video, audio dan PDF**. Dalam katalog Ailoot API semasa, kaedah teks menyatakan **teks dan imej** sebagai input serta teks sebagai output. Video, audio dan PDF tidak termasuk dalam set input ini. Had input ialah **1 048 576 token**, manakala had output ialah **65 536 token**. Model menghasilkan hasil teks, termasuk kod program dan data berstruktur. Penciptaan imej dan audio bukan keupayaan versi khusus ini.\n\n### Penaakulan dan alat\n\nTahap Thinking **`low`, `medium` dan `high`** disokong. Dalam mod model asas yang diterangkan oleh Google, tahap standard ialah `medium`. Nilai ini menerangkan model asas Google; mod dan ketersediaan kawalan melalui Ailoot API ditentukan oleh kaedah serta varian model yang dipilih. Tahap `minimal` tidak disokong dan menyebabkan ralat. Tahap usaha boleh laras membantu memilih mod mengikut kerumitan peringkat, tetapi pada tahap usaha tinggi, model kadangkala menggunakan lebih banyak token untuk melaksanakan tugasan.\n\nSet keupayaan merangkumi panggilan fungsi, pelaksanaan kod, respons berstruktur dan caching konteks. Carian fail, pengasasan berasaskan carian, Google Maps dan pembacaan kandungan alamat web tersedia. Pemprosesan berkelompok disokong. Kawalan antara muka komputer mempunyai status pratonton; ini tidak menjadikan setiap kaedah akses kepada model sebagai kawalan komputer yang lengkap.\n\n### Tujuan dan batasan\n\nPengeluar menekankan kejuruteraan perisian, tugasan ejen dan proses penggunaan maklumat yang rumit. Konteks panjang membolehkan bahan besar diberikan, manakala keupayaan alat membolehkan beberapa peringkat berkaitan disusun. Ciri ini menerangkan keupayaan model; pilihan khusus dan data input ditentukan oleh kaedah akses yang disokong.\n\nVersi ini diterbitkan sebagai versi stabil pada September 2026. Batas pengetahuan yang dinyatakan ialah Mac 2026, tetapi maklumat sesetengah bidang mungkin kekal pada tahap Januari 2025. Fakta rekaan, kelewatan dan tamat masa boleh berlaku. Jumlah penaakulan yang lebih besar tidak menyingkirkan ralat, manakala tahap usaha rendah bukan janji masa respons tertentu.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris
Continue from a failed regression check\n\nA previous patch replaced parseInt(value) with Number(value) in a quantity validator. Actual check results: '2.5' now accepted; 'abc' rejected; empty string incorrectly accepted as zero. Requirement: positive whole numbers only. Propose the next focused correction and tests for those three inputs plus '3'. State which evidence supports the change.A revised validator, a four-case test table and an explanation tied to the supplied check results.Check that empty, fractional and nonnumeric values are rejected while 3 is accepted.gemini-3.8-flash-mediumModel multimodal Google untuk kejuruteraan perisian berpanjangan, ejen autonomi dan kerja pengetahuan yang rumit.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
Gemini 3.8 Flash direka untuk tugasan kejuruteraan perisian panjang, proses ejen dan kerja pengetahuan yang rumit. Google menerangkannya sebagai perkembangan Gemini 3.7 Flash dengan tumpuan pada proses yang penyelesaiannya tidak berakhir pada satu respons: model meneliti semula bahan, menggunakan alat dan meneruskan urutan langkah.
Google menyatakan input teks, imej, video, audio dan PDF. Dalam katalog Ailoot API semasa, kaedah teks menyatakan teks dan imej sebagai input serta teks sebagai output. Video, audio dan PDF tidak termasuk dalam set input ini. Had input ialah 1 048 576 token, manakala had output ialah 65 536 token. Model menghasilkan hasil teks, termasuk kod program dan data berstruktur. Penciptaan imej dan audio bukan keupayaan versi khusus ini.
Tahap Thinking low, medium dan high disokong. Dalam mod model asas yang diterangkan oleh Google, tahap standard ialah medium. Nilai ini menerangkan model asas Google; mod dan ketersediaan kawalan melalui Ailoot API ditentukan oleh kaedah serta varian model yang dipilih. Tahap minimal tidak disokong dan menyebabkan ralat. Tahap usaha boleh laras membantu memilih mod mengikut kerumitan peringkat, tetapi pada tahap usaha tinggi, model kadangkala menggunakan lebih banyak token untuk melaksanakan tugasan.
Set keupayaan merangkumi panggilan fungsi, pelaksanaan kod, respons berstruktur dan caching konteks. Carian fail, pengasasan berasaskan carian, Google Maps dan pembacaan kandungan alamat web tersedia. Pemprosesan berkelompok disokong. Kawalan antara muka komputer mempunyai status pratonton; ini tidak menjadikan setiap kaedah akses kepada model sebagai kawalan komputer yang lengkap.
Pengeluar menekankan kejuruteraan perisian, tugasan ejen dan proses penggunaan maklumat yang rumit. Konteks panjang membolehkan bahan besar diberikan, manakala keupayaan alat membolehkan beberapa peringkat berkaitan disusun. Ciri ini menerangkan keupayaan model; pilihan khusus dan data input ditentukan oleh kaedah akses yang disokong.
Versi ini diterbitkan sebagai versi stabil pada September 2026. Batas pengetahuan yang dinyatakan ialah Mac 2026, tetapi maklumat sesetengah bidang mungkin kekal pada tahap Januari 2025. Fakta rekaan, kelewatan dan tamat masa boleh berlaku. Jumlah penaakulan yang lebih besar tidak menyingkirkan ralat, manakala tahap usaha rendah bukan janji masa respons tertentu.
POST /v1/messagestext, imagetext| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had gemini-3.8-flash-medium | 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— |
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 | 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.
POST /v1/messagesAiloot 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 →
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-3.8-flash-medium", "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-3.8-flash-medium", "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-3.8-flash-medium",\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-3.8-flash-medium",\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-3.8-flash-medium',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 atau SSE
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.
Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medanid | Jenisstring |
Medanmodel | Jenisstring |
Medancontent[] | Jenistext|thinking|tool_use|other content block |
Medanstop_reason | Jenisstring|null |
Medanusage | Jenisobject |
| 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. |
Ailoot gemini-3.8-flash-medium
Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.
gemini-3.8-flash-mediumModel multimodal Google untuk kejuruteraan perisian berpanjangan, ejen autonomi dan kerja pengetahuan yang rumit.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
Gemini 3.8 Flash direka untuk tugasan kejuruteraan perisian panjang, proses ejen dan kerja pengetahuan yang rumit. Google menerangkannya sebagai perkembangan Gemini 3.7 Flash dengan tumpuan pada proses yang penyelesaiannya tidak berakhir pada satu respons: model meneliti semula bahan, menggunakan alat dan meneruskan urutan langkah.
Google menyatakan input teks, imej, video, audio dan PDF. Dalam katalog Ailoot API semasa, kaedah teks menyatakan teks dan imej sebagai input serta teks sebagai output. Video, audio dan PDF tidak termasuk dalam set input ini. Had input ialah 1 048 576 token, manakala had output ialah 65 536 token. Model menghasilkan hasil teks, termasuk kod program dan data berstruktur. Penciptaan imej dan audio bukan keupayaan versi khusus ini.
Tahap Thinking low, medium dan high disokong. Dalam mod model asas yang diterangkan oleh Google, tahap standard ialah medium. Nilai ini menerangkan model asas Google; mod dan ketersediaan kawalan melalui Ailoot API ditentukan oleh kaedah serta varian model yang dipilih. Tahap minimal tidak disokong dan menyebabkan ralat. Tahap usaha boleh laras membantu memilih mod mengikut kerumitan peringkat, tetapi pada tahap usaha tinggi, model kadangkala menggunakan lebih banyak token untuk melaksanakan tugasan.
Set keupayaan merangkumi panggilan fungsi, pelaksanaan kod, respons berstruktur dan caching konteks. Carian fail, pengasasan berasaskan carian, Google Maps dan pembacaan kandungan alamat web tersedia. Pemprosesan berkelompok disokong. Kawalan antara muka komputer mempunyai status pratonton; ini tidak menjadikan setiap kaedah akses kepada model sebagai kawalan komputer yang lengkap.
Pengeluar menekankan kejuruteraan perisian, tugasan ejen dan proses penggunaan maklumat yang rumit. Konteks panjang membolehkan bahan besar diberikan, manakala keupayaan alat membolehkan beberapa peringkat berkaitan disusun. Ciri ini menerangkan keupayaan model; pilihan khusus dan data input ditentukan oleh kaedah akses yang disokong.
Versi ini diterbitkan sebagai versi stabil pada September 2026. Batas pengetahuan yang dinyatakan ialah Mac 2026, tetapi maklumat sesetengah bidang mungkin kekal pada tahap Januari 2025. Fakta rekaan, kelewatan dan tamat masa boleh berlaku. Jumlah penaakulan yang lebih besar tidak menyingkirkan ralat, manakala tahap usaha rendah bukan janji masa respons tertentu.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanpath.model | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had gemini-3.8-flash-medium | 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— |
Teks · Teks UTF8
contents[].parts[].text
Teks + imej
parts[].inlineData={mimeType,data}
| 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.
POST /v1beta/models/{model}:generateContentAiloot 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 →
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-3.8-flash-medium: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-3.8-flash-medium: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-3.8-flash-medium", 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-3.8-flash-medium", 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-3.8-flash-medium',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 atau penstriman yang disokong
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.
Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.
| Medan | Jenis |
|---|---|
MedanresponseId | Jenisstring |
MedanmodelVersion | Jenisstring |
Medancandidates[].content.parts[] | Jenistext|inlineData|functionCall|other part |
Medancandidates[].finishReason | Jenisstring |
MedanusageMetadata | Jenisobject |
| 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. |
Ailoot gemini-3.8-flash-medium
Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.
Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris
Continue from a failed regression check\n\nA previous patch replaced parseInt(value) with Number(value) in a quantity validator. Actual check results: '2.5' now accepted; 'abc' rejected; empty string incorrectly accepted as zero. Requirement: positive whole numbers only. Propose the next focused correction and tests for those three inputs plus '3'. State which evidence supports the change.A revised validator, a four-case test table and an explanation tied to the supplied check results.Check that empty, fractional and nonnumeric values are rejected while 3 is accepted.