Source: https://ailoot.ai/models/ms/google-gemini-2-5-flash-u003a-batch/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ms/google-gemini-2-5-flash-u003a-batch/
Language: ms

# Google: Gemini 2.5 Flash (batch)

[Markdown](https://ailoot.ai/models/ms/google-gemini-2-5-flash-u003a-batch/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ms/google-gemini-2-5-flash-u003a-batch/facts.json)

## [Google: Gemini 2.5 Flash (batch)](https://ailoot.ai/models/ms/google-gemini-2-5-flash-u003a-batch/)

Gemini 2.5 Flash ialah model penaakulan hibrid stabil Google untuk analisis multimodal dan tugas ejen. Belanjawan pemikiran dinamiknya boleh ditetapkan daripada 0 hingga 24,576 token, termasuk mod nyahaktif. Teks, imej, audio, video dan dokumen menjadi teks atau hasil berstruktur, dengan had input 1,048,576 token yang didokumenkan.

- [**Ailoot Ultra · Kelompok** `POST /v1/batches` `google/gemini-2.5-flash:batch`](https://ailoot.ai/models/ms/google-gemini-2-5-flash-u003a-batch/#method-0)

Tentang model

Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.

Gemini 2.5 Flash ialah profil penaakulan hibrid stabil Google untuk kerja multimodal menyeluruh dan penggunaan alat berejen. Ia menawarkan respons dengan dan tanpa pemikiran untuk tugas multimodal berskala besar yang memerlukan aras penaakulan berbeza. Teks, imej, audio dan video menyumbang kepada jawapan teks. Input dokumen turut diterangkan dalam profil awan khusus model Google. Hasil berguna boleh berupa perbandingan dokumen, carta ditafsir, transkrip, kod atau rekod berstruktur.

Kawalan penaakulan edisi menggunakan thinkingBudget. Pemikiran dinamik ialah lalai; tetapan -1 membolehkan model menyesuaikan penaakulannya dengan kerumitan tugas. Belanjawan jelas boleh berjulat daripada sifar hingga 24,576 token, dan sifar menyahaktifkan pemikiran. Pilih belanjawan sesuai dengan masalah sebenar daripada memberikan usaha sama kepada pengkategorian mudah dan analisis berbilang syarat. Panduan menganggap belanjawan sebagai bimbingan, dan kad asal menyatakan pematuhan mungkin tidak tepat.

Untuk tugas dokumen atau data, tetapkan soalan, medan wajib dan bukti yang perlu mengiringi hasil. Untuk perbandingan keperluan, bandingkan dua spesifikasi dan kembalikan keperluan berubah, petikan sumbernya serta kesan pada aliran kerja dinyatakan. Output berstruktur berguna apabila setiap dapatan memerlukan bentuk rekod sama. Jika sumber memberikan beberapa nilai mungkin atau membiarkan medan terbuka, kekalkan ketidakpastian itu daripada memaksa satu jawapan munasabah. Semak nilai dikembalikan terhadap halaman atau data dibekalkan.

Untuk bahan visual atau audio, kenal pasti objek, label, peristiwa atau petikan rakaman berkaitan. Minta jenis teks diperlukan: nilai terlihat daripada carta, huraian peristiwa, transkrip atau ringkasan. Artifak ini berbeza, dan arahan perlu menyatakan yang mana perlu dihasilkan. Kad asal dikongsi merangkumi Flash Image dan Flash Audio sebagai keupayaan bernama berasingan; output imej serta pertuturan terjananya bukan sebahagian profil teks stabil ini.

Profil awan khusus Google mendokumenkan input PDF dan teks biasa dengan had khusus antara muka: 50 MB bagi setiap PDF yang diimport melalui API dan sehingga 3,000 halaman bagi setiap fail, dengan had fail teks biasa 7 MB. Profil itu turut menerangkan kira-kira 45 minit video dengan audio atau satu jam tanpa audio, serta kira-kira 8.4 jam audio dalam peruntukan input sejuta token. Ini ialah kekangan antara muka awan yang dinyatakan, berasingan daripada tetingkap token model umum. Sediakan bahagian berkaitan dan format sumber, daripada mengandaikan setiap jenis fail atau laluan muat naik mempunyai had sama.

Jadual Gemini API khusus menyenaraikan pemanggilan fungsi, pelaksanaan kod, carian fail, pembumian carian, pembumian Maps, konteks URL dan output berstruktur. Takrifkan peranan setiap fungsi dan bentuk parameter serta teruskan berdasarkan hasil sebenar yang dikembalikan. Model boleh meminta operasi, manakala aplikasi disambungkan melaksanakannya. Kekalkan konteks tandatangan pemikiran yang diperlukan semasa menyambung tugas penaakulan dalam antara muka tanpa keadaan. Jawapan berstruktur atau cadangan fungsi tidak secara bebas membuktikan operasi luar berjaya.

Kad model asal memberikan konteks 1M dan output teks 64K, manakala jadual API khusus menetapkan 1,048,576 token input dan 65,536 token output. Had respons merangkumi token pemikiran, jadi had terlalu kecil boleh menyebabkan jawapan akhir terpotong atau kosong. Minta artifak bersaiz sesuai bagi peruntukan output dan gunakan belanjawan penaakulan untuk membimbing usaha. Pemprosesan cache, kelompok, Flex dan Priority didokumenkan bagi profil pengeluar ini. Simpan pengecam item semasa menyediakan beberapa rekod bebas.

Edisi stabil kekal berbeza daripada varian Flash Preview dan model Gemini 3 kemudian. Kadnya menyenaraikan kemungkinan halusinasi, batasan pemahaman sebab akibat serta penaakulan logik kompleks atau kontrafaktual, dan tarikh akhir pengetahuan Januari 2025. Berikan bukti baharu apabila tugas bergantung pada maklumat lebih terkini. Semak pengiraan, nilai diekstrak, transkrip dan kod dicadangkan terhadap sumber sebenar atau hasil pelaksanaan. Pemikiran hibrid berguna apabila menyokong hasil konkrit itu, daripada menjadi pengganti semakannya.

**Ailoot Ultra · Kelompok** `POST /v1/batches` `google/gemini-2.5-flash:batch`

[`google/gemini-2.5-flash:batch`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=google%2Fgemini-2.5-flash%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-flash%3Abatch&fmt=batches)

Google /`google/gemini-2.5-flash:batch`

### Pengenalan

Gemini 2.5 Flash ialah model penaakulan hibrid stabil Google untuk analisis multimodal dan tugas ejen. Belanjawan pemikiran dinamiknya boleh ditetapkan daripada 0 hingga 24,576 token, termasuk mod nyahaktif. Teks, imej, audio, video dan dokumen menjadi teks atau hasil berstruktur, dengan had input 1,048,576 token yang didokumenkan.

Input yang diterima

Teks

Hasil

Teks

### Tersedia di Ailoot · input & kaedah

**Ailoot Ultra · Kelompok** `POST /v1/batches`

Input

`text`

Output

`text`

Format output

JSON results\[\].response.body sebaris

| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Medan`endpoint` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had /v1/chat/completions | Lalai— |
| Medan`model` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had google/gemini-2.5-flash:batch | Lalai— |
| Medan`requests` | Jenis`batch_item[]` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Item minimum: 1 | Lalai— |
| Medan`requests[].custom_id` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`requests[].body.messages` | Jenis`message[]` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`completion_window` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had 24h | Lalai— |
| Medan`provider` | Jenis`object\|null` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |

Parameter kaedah dan kitar hayat

| Parameter | Kontrak |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Kontrakapplication/json |
| Parameter`required` | Kontrakendpoint, model, requests |
| Parameter`material_types` | Kontraktext |
| Parameter`representation` | Kontrakrequests\[\] sebaris; setiap item mempunyai custom\_id dan body |
| Parameter`request_endpoint_profile` | Kontrak/v1/chat/completions |
| Parameter`file_material` | KontrakPemanggil boleh membaca JSONL UTF-8 sebenar secara setempat ke dalam requests\[\]. Tiada tujuan muat naik, input\_file\_id atau rujukan fail digunakan. Bahan pelanggan yang tiada atau kosong menghentikan persediaan sebelum POST. |
| Parameter`serialization_order` | Kontrakendpoint, model, provider (jika dibekalkan), completion\_window (jika dibekalkan), requests di akhir |
| Parameter`optional_controls` | Kontrakprovider.only, provider.allow\_fallbacks, completion\_window |
| Parameter`schema_scope` | KontrakBadan permintaan Chat Completions teks dalam pembungkus Batch sebaris yang didokumenkan. |

Kitar hayat: `asynchronous`

`GET /v1/batches/{operation_id}` · response.id sebenar daripada respons penciptaan asal; pengguna/kunci/kumpulan yang sama

### Pelan harga

Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.

Mod pantas

Tidak dinyatakan Apabila mod pantas dipilih

Mod flex

Tidak dinyatakan Apabila mod flex dipilih

Usaha penaakulan maksimum

Tidak dinyatakan Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default

Harga cache eksplisit

Tidak diaktifkan Apabila cache eksplisit diminta

#### 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 **$0.0003** / 1K token Output · Token output **$0.0025** / 1K token Input · Bacaan cache **$0.00006** / 1K token Input · Penulisan cache **—** / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam **—** / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input **$0.0003** / 1K token Output · Token output **$0.0025** / 1K token Input · Bacaan cache **$0.00006** / 1K token Input · Penulisan cache **—** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/ms/billing/reserve/)

### Contoh permintaan

#### Ailoot Ultra · Kelompok

curl · data ujian yang disimpanPython HTTP · JSONL sebenar pelanggan

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json
from pathlib import Path
body=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"google/gemini-2.5-flash:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')
Path("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json
```

```python
import json, os
from pathlib import Path
from urllib.request import Request, urlopen

def prepare_requests(customer_path):
    path = Path(customer_path)
    if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")
    items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]
    if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")
    ids = set()
    for item in items:
        if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")
        cid = item["custom_id"]
        if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")
        ids.add(cid)
        if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"google/gemini-2.5-flash:batch", "requests":items}

if __name__ == "__main__":
    material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")
    if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")
    body = prepare_requests(material)
    key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")
    if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")
    request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")
    with urlopen(request) as response:
        raw = response.read()
        Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)
        print(raw.decode("utf-8"))
```

### Terima dan simpan hasil

#### Ailoot Ultra · Kelompok

JSON results\[\].response.body sebaris

- `GET /v1/batches/{operation_id}`

##### Semak status tugas

curl · status operasi asal

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
BATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'
import json
from pathlib import Path
from urllib.parse import quote
response = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))
operation = response.get("id")
if not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")
print(quote(operation, safe=""))
PY_ID
)"
curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json
```

##### Simpan semua hasil yang selesai

Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.

Simpan setiap hasil, badan respons/ralat, pilihan dan jumlah penggunaan terkumpul.

##### Jika respons asal perlu disemak

Simpan ID operasi asal. 503 result\_pending\_check mempunyai X-Should-Retry:false; jangan sekali-kali hantar semula kelompok asal yang hasilnya tidak diketahui.

Medan respons

| Medan | Jenis |
| --- | --- |
| Medan`results[].custom_id` | Jenisstring |
| Medan`results[].response.body.choices[].message.content` | Jenisstring\|null |
| Medan`results[].error` | Jenisobject\|null |
| Medan`usage` | Jenisobject\|null |

### Alias

#### Alias model

**Ailoot Ultra** [`google/gemini-2.5-flash:batch`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=google%2Fgemini-2.5-flash%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-flash%3Abatch&fmt=batches)

#### Alias laluan kaedah

Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.

#### ID pemanggil berkaitan

[`google/gemini-2.5-flash:batch`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=google%2Fgemini-2.5-flash%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-flash%3Abatch&fmt=batches)

FAQ · Google: Gemini 2.5 Flash (batch)

Apakah input dan hasil yang tersedia?

`POST /v1/batches` · `google/gemini-2.5-flash:batch`: `text` → `text`

Apakah medan yang digunakan oleh permintaan?

`POST /v1/batches` · `google/gemini-2.5-flash:batch`: `endpoint`, `model`, `requests`, `completion_window`, `provider`

Apakah had yang terpakai?

`POST /v1/batches` · `google/gemini-2.5-flash:batch`: `requests.min_items`: `1`

Sambungkan Ailoot kepada Claude Code, OpenCode, Hermes atau aplikasi anda.

## Syarikat dan portfolio projeknya

Syarikat dan portfolio projeknya: jutaan pelanggan; jualan bernilai berbilion setiap bulan.

## Beli token dengan diskaun.

Diskaun langganan untuk penggunaan berkala. Kod promosi — sehingga 50% bagi pembelian token.

Langganan

Pilih pelan berdiskaun untuk permintaan berkala anda.

Kod promosi sehingga 50%

Masukkan kod semasa pembelian. Harga dikira semula mengikut promosi semasa.

Perbelanjaan dalam sejarah

Model, token dan jumlah disimpan bagi setiap permintaan.

[Pilih langganan](https://ailoot.ai/docs/ms/billing/subscriptions/) · [Lihat harga model](https://ailoot.ai/models/ms/)

## Sambungkan API kepada produk yang anda jual.

SaaS, aplikasi dan bot — di bawah tawaran rasmi serta perjanjian lesen Ailoot. Untuk jualan semula, mohon lesen penjual semula.

Aplikasi komersial

Tambahkan penjanaan teks, imej, video dan audio pada ciri berbayar perkhidmatan anda.

Lesen penjual semula

Hantar keterangan projek dan susunan akses. Minta terma penggunaan serta jualan semula secara bertulis.

Dokumen pada laman

Tawaran, perjanjian lesen dan dasar pemprosesan data tersedia sebelum sambungan.

[Mohon lesen penjual semula](mailto:support@ailoot.ai) · [Tawaran dan perjanjian lesen](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ms)

## Ailoot · Syarikat dan portfolio projeknya





Ailoot berteraskan pengalaman operasi yang mantap, pangkalan pelanggan yang besar, perkhidmatan yang stabil dan pemantauan KPI berterusan.





Syarikat dan portfolio projeknya: jutaan pelanggan; jualan bernilai berbilion setiap bulan.





Ailoot menggunakan pengalaman operasi ini untuk akses API kepada ciri AI dalam produk pelanggan, ejen, aplikasi dan automasi.