Google: Gemini 3.5 Flash
Gemini 3.5 Flash kombinerer multimodal forståelse med resonnering for koding og agentoppgaver i flere trinn. Den tar imot tekst, bilder, video, lyd og PDF og produserer tekst, med strukturerte utdata, verktøy og en inndatagrense på 1048576 tokener i den dokumenterte profilen.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsgemini-3.5-flash-thinking - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesgemini-3.5-flash-thinking
Om modellen
Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.
Gemini 3.5 Flash er Googles multimodale Flash-modellprofil for vedvarende koding og agentarbeid. De dokumenterte inndataene er tekst, bilder, video, lyd og PDF, med tekst som utdata. Modellens oppgavefokus omfatter iterativ koding, utforsking av alternative løsninger og lengre sekvenser av instruksjoner og verktøybruk. 3.5-utgaven tilbyr dokumenterte kontroller for resonnering, multimodale inndata og verktøyarbeidsflyter.
En kodeoppgave kan kombinere et skriftlig krav, relevante kildefiler og et skjermbilde av det tiltenkte resultatet. Oppgi den observerte atferden, forventet atferd og begrensningene som må bevares. Et illustrerende oppdrag er: «Sammenlign skjermbildet med komponentteksten, identifiser avviket i skjemaets arbeidsflyt, og foreslå én målrettet rettelse. Forklar hvilke detaljer i kilden som begrunner endringen.» Ved en dokumentoppgave oppgir du de relevante sidene og ber om en sammenligning mot eksplisitte krav, med kildereferanser for hvert funn.
Utgaven dokumenterer resonneringsnivåene minimal, low, medium og high. Medium er standard, endret fra standardnivået high i Gemini 3 Flash Preview. Minimal passer til enkle svar og ukompliserte verktøyvalg uten å garantere at resonnering er helt deaktivert; low retter seg mot oppgaver som trenger færre trinn; high gir dypere resonnering for vanskelige problemer innen matematikk, koding og agenter. Google anbefaler å bruke thinking_level til å styre innsatsen og å beholde standardinnstillingene for sampling fremfor å forsøke å tvinge frem resonnering ved å endre temperature, top-p eller top-k.
En definerende atferd er bevaring av resonneringskontekst gjennom en oppgave med flere samtalerunder. Googles Interactions-arbeidsflyt viderefører denne konteksten automatisk; GenerateContent-arbeidsflyten krever hele den uendrede samtalehistorikken, inkludert resonneringssignaturer. Dette støtter en pågående oppgave med feilsøking eller refaktorering der tidligere resonnering informerer neste trinn. Behold den faktiske samtalestrukturen fremfor å gjøre hver oppfølging til en urelatert instruks, og hold den endelige leveransen tydelig etter hvert som arbeidet går fremover.
Det dokumenterte verktøysettet inkluderer Google Search, forankring med Google Maps, filsøk, kodekjøring, URL-kontekst og vanlige funksjonskall, med kombinert verktøybruk og Computer Use merket som en forhåndsversjon. Strukturerte utdata kan gi en definert datapost. Gi funksjoner et tydelig formål og en parameterdefinisjon: modellen velger en funksjon, mens den tilkoblede applikasjonen utfører operasjonen og returnerer resultatet. Google krever at funksjonsresultater samsvarer med de foregående kallene etter identitet, navn og antall; multimodale resultater hører hjemme i funksjonssvaret.
Den konkrete API-modelltabellen oppgir maksimalt 1048576 inndatatokener og 65536 utdatatokener. Samtalehistorikken og tilførte medier inngår i inndatabudsjettet. Hurtigbufring og batchbehandling er dokumentert for profilen, med ytterligere Flex- og Priority-behandlingsalternativer i Googles tabell. Disse grensene og egenskapene beskriver produsentutgaven; de krever ikke at et svar fyller hele utdatavinduet eller at alle verktøy er nødvendige for en oppgave.
Denne profilen genererer tekst fremfor bilder eller lyd og bruker ikke Live API. Utviklerveiledningen utelukker også bildesegmentering. Ved et visuelt spørsmål ber du om en beskrivelse, et uttrekk eller en tolkning av det oppgitte materialet; ved et taleopptak ber du om et tekstresultat. Når svaret avhenger av nyere informasjon, kan den dokumenterte arbeidsflyten for forankring i søk tilføre kilder utover treningskunnskapen. Angi om ekstern informasjon trengs, og hvilket belegg det endelige svaret skal beholde.
For en nyttig lengre oppgave definerer du sluttresultatet og fullføringskriteriet før første trinn. En støtteanalyse kan be om en tabell med observerte problemer, støttende passasjer og et foreslått svar; en kodeoppgave kan kreve den målrettede endringen og det relevante valideringsresultatet. Legg ved kildekonteksten som er viktig, spesifiser tillatte verktøyhandlinger, og be om et eksplisitt sluttsvar som skiller fullført arbeid fra spørsmål som fortsatt trenger informasjon. Dette gjør modellens vedvarende arbeidsflyt til en konkret tekst-, kode- eller strukturert leveranse.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions gemini-3.5-flash-thinking
gemini-3.5-flash-thinkingStart
Gemini 3.5 Flash kombinerer multimodal forståelse med resonnering for koding og agentoppgaver i flere trinn. Den tar imot tekst, bilder, video, lyd og PDF og produserer tekst, med strukturerte utdata, verktøy og en inndatagrense på 1048576 tokener i den dokumenterte profilen.
- Godkjente inndata
- Tekst
- Resultater
- Tekst
Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- Inndatatyper
text- Utdatatyper
text- Utdataformat
- json eller SSE
| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser gemini-3.5-flash-thinking | Standard— |
Feltmessages | Typemessage[] | KravPåkrevd | Verdier & grenser Minste antall elementer: 1 | Standard— |
Feltmessages[].role | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltmessages[].content | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: Tekstsamtale | Standard— |
Feltstream | Typeboolean | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse |
Kombinasjoner av inngående materialer
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content
Metodeparametere og livssyklus
| Parameter | Avtale |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtaleapplication/json |
Parameterrequired | Avtalemodel, messages |
Parametermaterial_types | Avtaletext |
Parametermessages | Avtalemeldingstabell med role/content-struktur |
Parameterfile_material | Avtalefaktisk UTF-8-dokument satt inn som bokstavelig tekst; ingen fil-ID utledes |
Parameteroptional_controls | Avtalestream |
Parametercontrol_scope | AvtaleTekstsamtale; stream er en boolsk verdi med false som standard. |
Parameteroutput_modalities | Avtaletext |
Parameterhosted_operations | Avtalefalse |
Parametermultimodal_input_binding | Avtalenull |
Metodealiaser: /chat/completions
Livssyklus: synchronous_or_streamed
Send eksakt modell-ID sammen med messages.
Kontekstlengde er ikke en outputgrense.
En tekstfil kan levere bokstavelig tekst; bilde-, lyd- og filobjektinput trenger eksakt binding.
Priser
Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden.
- Hurtigmodus
- Ikke angitt Når hurtigmodus er valgt
- Flex-modus
- Ikke angitt Når flex-modus er valgt
- Maksimal resonneringsinnsats
- Ikke angitt Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats
- Priser for eksplisitt mellomlagring
- Ikke aktivert Når eksplisitt mellomlagring forespørres
Ailoot-satser
Priser etter konfigurasjon
| Konfigurasjon | Prisplan | Kostnad |
|---|---|---|
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.003 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.018 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →
Eksempelforespørsler
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"gemini-3.5-flash-thinking","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-3.5-flash-thinking", 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"))
Motta og lagre resultater
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json eller SSE
Behold alle ferdige resultater
Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.
Behold hvert svaralternativ med innhold, verktøykall og resonnering. Sett sammen endringer i SSE etter svaralternativets/verktøyets indeks, og behold endelig avslutningsgrunn og bruksdata.
Hvis det opprinnelige svaret må kontrolleres
Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis.
Svarfelter
| Felt | Type |
|---|---|
Feltchoices[].index | Typeinteger |
Feltchoices[].message.content | Typestring|null |
Feltchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Feltchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Feltchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Feltchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Feltusage | Typeobject |
Feil og neste trinn
| Svar | Vilkår | Neste trinn |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdi | Neste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel. |
Aliaser
Modellaliaser
Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-thinking
Aliaser for metodestier
/chat/completions
Tilknyttede anroper-ID-er
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages gemini-3.5-flash-thinking
gemini-3.5-flash-thinkingStart
Gemini 3.5 Flash kombinerer multimodal forståelse med resonnering for koding og agentoppgaver i flere trinn. Den tar imot tekst, bilder, video, lyd og PDF og produserer tekst, med strukturerte utdata, verktøy og en inndatagrense på 1048576 tokener i den dokumenterte profilen.
- Godkjente inndata
- Tekst
- Resultater
- json · sse
Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- Inndatatyper
text- Utdatatyper
json,sse- Utdataformat
- JSON eller SSE
| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser gemini-3.5-flash-thinking | Standard— |
Feltmessages | Typemessage[] | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmessages[].role | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser user, assistant | Standard— |
Feltmessages[].content | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmax_tokens | Typeinteger | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
Feltstream | Typeboolean | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse |
Kombinasjoner av inngående materialer
Tekst · UTF-8-tekst
messages[].content-streng
Metodeparametere og livssyklus
| Parameter | Avtale |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtaleapplication/json |
Parameterrequired | Avtalemodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Avtalestream |
Parametermaterial_types | Avtaletext |
Parametertext_file_material | AvtaleLes det faktiske UTF-8-dokumentet og legg teksten i den angitte input- eller meldingsinnholdsstrengen. |
Livssyklus: synchronous_or_streamed
Priser
Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden.
- Hurtigmodus
- Ikke angitt Når hurtigmodus er valgt
- Flex-modus
- Ikke angitt Når flex-modus er valgt
- Maksimal resonneringsinnsats
- Ikke angitt Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats
- Priser for eksplisitt mellomlagring
- Ikke aktivert Når eksplisitt mellomlagring forespørres
Ailoot-satser
Priser etter konfigurasjon
| Konfigurasjon | Prisplan | Kostnad |
|---|---|---|
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.003 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.018 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →
Eksempelforespørsler
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "gemini-3.5-flash-thinking",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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-3.5-flash-thinking', '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-3.5-flash-thinking', '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))
Motta og lagre resultater
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON eller SSE
Behold alle ferdige resultater
Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.
Behold alle innholdsblokker, resonneringssignaturer og faktiske ID-er for verktøybruk. Sett sammen alle SSE-blokkendringer; den første tekstblokken er ikke hele resultatet.
Hvis det opprinnelige svaret må kontrolleres
Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis.
Svarfelter
| Felt | Type |
|---|---|
Feltid | Typestring |
Feltmodel | Typestring |
Feltcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Feltstop_reason | Typestring|null |
Feltusage | Typeobject |
Feil og neste trinn
| Svar | Vilkår | Neste trinn |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdi | Neste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel. |
Aliaser
Modellaliaser
Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-thinking
Aliaser for metodestier
/chat/completions
Tilknyttede anroper-ID-er
FAQ · Google: Gemini 3.5 Flash
- Hvilke inndata og resultater er tilgjengelige?
POST /v1/chat/completions·gemini-3.5-flash-thinking:text→textPOST /v1/messages·gemini-3.5-flash-thinking:text→json,sse- Hvilke felt bruker forespørselen?
POST /v1/chat/completions·gemini-3.5-flash-thinking:model,messages,streamPOST /v1/messages·gemini-3.5-flash-thinking:model,messages,max_tokens,stream- Hvilke grenser gjelder?
POST /v1/chat/completions·gemini-3.5-flash-thinking:messages.min_items:1