Source: https://ailoot.ai/models/nb/gemini-pro-agent/ Canonical: https://ailoot.ai/models/nb/gemini-pro-agent/ Language: nb # Gemini Pro Agent [Markdown](https://ailoot.ai/models/nb/gemini-pro-agent/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/nb/gemini-pro-agent/facts.json) ## [Gemini Pro Agent](https://ailoot.ai/models/nb/gemini-pro-agent/) En multimodal Google-modell for krevende programmeringsoppgaver, analyse av omfattende materiale og presist arbeid med verktøy i flere trinn. - [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-pro-agent`](https://ailoot.ai/models/nb/gemini-pro-agent/#method-0) - [**Ailoot · Gemini generateContent** `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` `gemini-pro-agent`](https://ailoot.ai/models/nb/gemini-pro-agent/#method-1) Om modellen Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden. Gemini 3.1 Pro Preview er laget for arbeid med krevende materiale og oppgaver som krever flere beslutninger i rekkefølge. Google fremhever programvareutvikling, verktøybruk og konsistens i faktabaserte svar. Modellen hjelper med å analysere store datasett, hele koderepositorier og oppgaver der tekst kombineres med visuelt materiale eller lyd. #### Hvilket materiale modellen forstår Googles spesifikasjoner oppgir **tekst, bilder, video, lyd og PDF**. I den gjeldende Ailoot API-katalogen er **tekst og bilder** oppgitt som inndata for tekstmetoder, og tekst som utdata. Video, lyd og PDF inngår ikke i dette settet med inndata. Den lange konteksten rommer opptil **1 048 576 inndatatokener**, og tekstsvaret opptil **65 536 utdatatokener**. Forståelse av bilder og lyd innebærer ikke generering av dem: denne versjonen gir fortsatt tekst som utdata. #### Resonnering og trinnvis arbeid Thinking gir mulighet til å sette av ekstra innsats til intern resonnering. I modusen Google beskriver for grunnmodellen, er standardnivået `high`; `low`, `medium` og `high` er tilgjengelige. Disse verdiene beskriver Googles grunnmodell; modus og muligheten for styring gjennom Ailoot API avhenger av valgt metode og modellvariant. Viktige bruksområder omfatter krevende programmering, algoritmeutvikling, strategisk planlegging og trinnvis forbedring av løsninger. Dette er særlig nyttig når flere sammenhengende krav må tas hensyn til og mellomresultater må vurderes på nytt. Modellens funksjoner omfatter funksjonskall, kjøring av kode og strukturerte svar. Mellomlagring av kontekst, søkeforankring, Google Maps og bruk av innhold fra nettadresser støttes; satsvis behandling er tilgjengelig. Dette gjør det mulig å bygge en prosess der modellen analyserer data, velger neste verktøy og utarbeider resultatet. Den faktiske tilgjengeligheten til hvert verktøy avhenger av metoden som brukes med modellen. #### Versjon og særtrekk Kortet gjelder forhåndsversjonen `gemini-3.1-pro-preview`. Den bygger på Gemini 3 Pro. Produsenten skiller også ut varianten `gemini-3.1-pro-preview-customtools`, som er rettet mot arbeidsflyter med kommandoskall og egendefinerte verktøy. Dens prioriteringer ved verktøyvalg og atferd er ikke egenskaper ved den vanlige Preview-versjonen. De generelle begrensningene fra grunnmodellrekken gjelder fortsatt: svar kan inneholde oppdiktede opplysninger, og enkelte forespørsler kan gå tregt eller ende med tidsavbrudd. Resonnering i flere trinn, stor kontekst og tilgang til data hjelper med krevende oppgaver, men gjør ikke hver generert slutning til et etterprøvd faktum. Praktisk oppgave ### Praktisk oppgave Teknisk eksempel på engelsk ``` Design a dependency-aware work order Plan execution for these tasks: A has no dependency; B depends on A; C depends on A; D depends on both B and C. At most two tasks may run together, and each takes one hour. Give the earliest valid schedule, a general scheduling algorithm and a test that catches starting D before C finishes. ``` #### Forventet resultat ``` A time-slot schedule, algorithm pseudocode and a dependency-violation test case. ``` #### Kontroller resultatet ``` Check that the proposed schedule respects both dependencies and the two-task concurrency limit. ``` **Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-pro-agent` [`gemini-pro-agent`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=gemini-pro-agent&route=Core&caller=gemini-pro-agent&fmt=messages) Google /`gemini-pro-agent` ### Start En multimodal Google-modell for krevende programmeringsoppgaver, analyse av omfattende materiale og presist arbeid med verktøy i flere trinn. Godkjente inndata Tekst · Bilder Resultater Tekst ### Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder **Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Inndatatyper `text`, `image` Utdatatyper `text` Kontekst 1 048 576 tokens Maksimale utdata 65 536 tokens Utdataformat json eller SSE | Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Felt`model` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser gemini-pro-agent | Standard— | | Felt`messages` | Type`message[]` | KravPåkrevd | Verdier & grenser Minste antall elementer: 1 | Standard— | | Felt`messages[].role` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser user, assistant | Standard— | | Felt`messages[].content` | Type`string\|content_block[]` | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— | | Felt`system` | Type`string\|content_block[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— | | Felt`max_tokens` | Type`integer` | KravPåkrevd | Verdier & grenser Minimum: 1 Grensen gjelder for: den eksakte øvre grensen for valgt modell/kort | Standard— | | Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse | | Felt`temperature` | Type`number` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`top_p` | Type`number` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`stop_sequences` | Type`string[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`tools` | Type`tool[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`tools[].name` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: verktøy oppgitt | Standard— | | Felt`tools[].description` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— | | Felt`tools[].input_schema` | Type`JSON_schema` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— | | Felt`tool_choice` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`thinking.type` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`thinking.budget_tokens` | Type`integer` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`output_config.effort` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`metadata` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— | | Felt`cache_control` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | Kombinasjoner av inngående materialer **Tekst** · UTF8-tekst `messages[].content eller type=text-blokk` **Tekst + bilde** `{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} eller en kilde med type=url` Metodeparametere og livssyklus | Parameter | Avtale | | --- | --- | | Parameter`material_types` | Avtaletext, image | | Parameter`required` | Avtalemodel, messages, max\_tokens | | Parameter`optional_controls` | Avtalenull | | Parameter`content_type` | Avtaleapplication/json | | Parameter`text_file_material` | Avtalefaktisk UTF-8-innhold satt inn som tekst; fil-ID-er eller URL-adresser (URLs) trenger separat, eksakt støtte | Livssyklus: `exact retained published method` Metodestrukturer og ID-er er eksakte; leverandørens evne er adskilt fra godkjenning av forespørselen. ### Priser #### Satser for Ailoot-metoder Inndata 0,002 USD */ 1K* Utdata 0,012 USD */ 1K* Lesing fra hurtigbuffer 0,0002 USD */ 1K* #### Priser etter forespørselslengde · Anthropic Messages | Forespørselsstørrelse, tokener | Inndata | Utdata | Lesing fra hurtigbuffer | Skriving til hurtigbuffer | Hurtigbuffer 5 min | Hurtigbuffer 1 time | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | Forespørselsstørrelse, tokener(0; 200 000\] | Inndata0,002 USD | Utdata0,012 USD | Lesing fra hurtigbuffer0,0002 USD | Skriving til hurtigbufferGrunnsats: — | Hurtigbuffer 5 minGrunnsats: — | Hurtigbuffer 1 timeGrunnsats: — | | Forespørselsstørrelse, tokener(200 000; ∞) | Inndata0,004 USD | Utdata0,018 USD | Lesing fra hurtigbuffer0,0004 USD | Skriving til hurtigbufferGrunnsats: — | Hurtigbuffer 5 minGrunnsats: — | Hurtigbuffer 1 timeGrunnsats: — | Satser i USD per 1K tokener. Hvis ingen sats er angitt, arves grunnsatsen for denne metoden; «—» betyr at ingen grunnsats er angitt. 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 →](https://ailoot.ai/docs/nb/billing/reserve/) ### Eksempelforespørsler #### Ailoot · Anthropic Messages TeksteksempelInndata, bildePython SDKNode.js SDKPython-strømming ```bash 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-pro-agent", "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: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ```bash set -eu : "${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-pro-agent", "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 ``` ```python 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-pro-agent", 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")) ``` ```js 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-pro-agent", 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); ``` ```python 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-pro-agent',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") ``` ### Motta og lagre resultater #### Ailoot · 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 | | --- | --- | | Felt`id` | Typestring | | Felt`model` | Typestring | | Felt`content[]` | Typetext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Felt`stop_reason` | Typestring\|null | | Felt`usage` | 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** [`gemini-pro-agent`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=gemini-pro-agent&route=Core&caller=gemini-pro-agent&fmt=messages) #### Aliaser for metodestier Bruk metodestiene som vises ovenfor. #### Tilknyttede anroper-ID-er [`gemini-pro-agent`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=gemini-pro-agent&route=Core&caller=gemini-pro-agent&fmt=messages) **Ailoot · Gemini generateContent** `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` `gemini-pro-agent` [`gemini-pro-agent`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=gemini-pro-agent&route=Core&caller=gemini-pro-agent&fmt=gemini) Google /`gemini-pro-agent` ### Start En multimodal Google-modell for krevende programmeringsoppgaver, analyse av omfattende materiale og presist arbeid med verktøy i flere trinn. Godkjente inndata Tekst · Bilder Resultater Tekst ### Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder **Ailoot · Gemini generateContent** `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` Inndatatyper `text`, `image` Utdatatyper `text` Kontekst 1 048 576 tokens Maksimale utdata 65 536 tokens Utdataformat json eller støttet strømming | Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Felt`path.model` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser gemini-pro-agent | Standard— | | Felt`contents` | Type`content[]` | KravPåkrevd | Verdier & grenser Minste antall elementer: 1 | Standard— | | Felt`contents[].role` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser user, model | Standard— | | Felt`contents[].parts` | Type`part[]` | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— | | Felt`systemInstruction` | Type`content` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— | | Felt`generationConfig.maxOutputTokens` | Type`integer` | KravValgfritt | Verdier & grenser Minimum: 1 Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`generationConfig.temperature` | Type`number` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`generationConfig.topP` | Type`number` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`generationConfig.topK` | Type`integer` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`generationConfig.stopSequences` | Type`string[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`generationConfig.thinkingConfig.includeThoughts` | Type`boolean` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`generationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget` | Type`integer` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`tools[].functionDeclarations` | Type`function_declaration[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`toolConfig.functionCallingConfig.mode` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`safetySettings` | Type`object[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`sessionId` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— | Kombinasjoner av inngående materialer **Tekst** · UTF8-tekst `contents[].parts[].text` **Tekst + bilde** `parts[].inlineData={mimeType,data}` Metodeparametere og livssyklus | Parameter | Avtale | | --- | --- | | Parameter`material_types` | Avtaletext, image | | Parameter`required` | Avtalecontents | | Parameter`optional_controls` | Avtalenull | | Parameter`content_type` | Avtaleapplication/json | | Parameter`text_file_material` | Avtalefaktisk UTF-8-innhold satt inn som tekst; fil-ID-er eller URL-adresser (URLs) trenger separat, eksakt støtte | Livssyklus: `exact retained published method` Metodestrukturer og ID-er er eksakte; leverandørens evne er adskilt fra godkjenning av forespørselen. ### Priser #### Satser for Ailoot-metoder Inndata 0,002 USD */ 1K* Utdata 0,012 USD */ 1K* Lesing fra hurtigbuffer 0,0002 USD */ 1K* #### Priser etter forespørselslengde · Gemini generateContent | Forespørselsstørrelse, tokener | Inndata | Utdata | Lesing fra hurtigbuffer | Skriving til hurtigbuffer | Hurtigbuffer 5 min | Hurtigbuffer 1 time | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | Forespørselsstørrelse, tokener(0; 200 000\] | Inndata0,002 USD | Utdata0,012 USD | Lesing fra hurtigbuffer0,0002 USD | Skriving til hurtigbufferGrunnsats: — | Hurtigbuffer 5 minGrunnsats: — | Hurtigbuffer 1 timeGrunnsats: — | | Forespørselsstørrelse, tokener(200 000; ∞) | Inndata0,004 USD | Utdata0,018 USD | Lesing fra hurtigbuffer0,0004 USD | Skriving til hurtigbufferGrunnsats: — | Hurtigbuffer 5 minGrunnsats: — | Hurtigbuffer 1 timeGrunnsats: — | Satser i USD per 1K tokener. Hvis ingen sats er angitt, arves grunnsatsen for denne metoden; «—» betyr at ingen grunnsats er angitt. 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 →](https://ailoot.ai/docs/nb/billing/reserve/) ### Eksempelforespørsler #### Ailoot · Gemini generateContent TeksteksempelInndata, bildePython SDKNode.js SDKPython-strømming ```bash 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-pro-agent: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 ``` ```bash 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-pro-agent: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 ``` ```python 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-pro-agent", 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()) ``` ```js 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-pro-agent", 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); ``` ```python 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-pro-agent',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 ``` ### Motta og lagre resultater #### Ailoot · Gemini generateContent json eller støttet strømming ##### Behold alle ferdige resultater Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler. Behold alle kandidater og deler, inkludert funksjonskall, resonneringssignaturer og bruksdata; sett sammen strømmens biter i rekkefølge. ##### Hvis det opprinnelige svaret må kontrolleres Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis. Svarfelter | Felt | Type | | --- | --- | | Felt`responseId` | Typestring | | Felt`modelVersion` | Typestring | | Felt`candidates[].content.parts[]` | Typetext\|inlineData\|functionCall\|other part | | Felt`candidates[].finishReason` | Typestring | | Felt`usageMetadata` | 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** [`gemini-pro-agent`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=gemini-pro-agent&route=Core&caller=gemini-pro-agent&fmt=gemini) #### Aliaser for metodestier Bruk metodestiene som vises ovenfor. #### Tilknyttede anroper-ID-er [`gemini-pro-agent`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=gemini-pro-agent&route=Core&caller=gemini-pro-agent&fmt=gemini) FAQ · Gemini Pro Agent Hvilke inndata og resultater er tilgjengelige? `POST /v1/messages` · `gemini-pro-agent`: `text`, `image` → `text` `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` · `gemini-pro-agent`: `text`, `image` → `text` Hvilke felt bruker forespørselen? `POST /v1/messages` · `gemini-pro-agent`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` · `gemini-pro-agent`: `contents`, `systemInstruction`, `sessionId` Hvilke grenser gjelder? `POST /v1/messages` · `gemini-pro-agent`: `ctx`: `1048576`; `max_out`: `65536`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` · `gemini-pro-agent`: `ctx`: `1048576`; `max_out`: `65536`; `contents.min_items`: `1` Koble Ailoot til Claude Code, OpenCode, Hermes eller egen applikasjon. ## Selskapet og dets prosjektportefølje Selskapet og dets prosjektportefølje: millioner av kunder; månedlig salg for milliarder. ## Kjøp tokener med rabatt. Abonnementsrabatt for jevnlig bruk. Kampanjekoder gir opptil 50% på tokenkjøp. Abonnement Velg et rabattabonnement for faste forespørsler. Kampanjekode opptil 50% Oppgi kode ved kjøp. Prisen beregnes på nytt etter gjeldende kampanje. Kostnader i historikken Modell, tokener og beløp lagres for hver forespørsel. [Velg abonnement](https://ailoot.ai/docs/nb/billing/subscriptions/) · [Se modellpriser](https://ailoot.ai/models/nb/) ## Koble API-et til produktet du selger. SaaS, apper og boter etter Ailoots offentlige tilbud og lisensavtale. Be om forhandlerlisens for videresalg. Kommersiell applikasjon Bygg tekst-, bilde-, video- og lydgenerering inn i betalte funksjoner i tjenesten. Forhandlerlisens Send prosjektbeskrivelse og tilgangsopplegg. Be om skriftlige vilkår for bruk og videresalg. Dokumenter på nettstedet Offentlig tilbud, lisensavtale og retningslinjer for databehandling er tilgjengelige før tilkobling. [Be om forhandlerlisens](mailto:support@ailoot.ai) · [Offentlig tilbud og lisensavtale](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=nb) ## Ailoot · Selskapet og dets prosjektportefølje Ailoot bygger på etablert driftserfaring, en stor kundebase, stabil tjeneste og løpende KPI-kontroll. Selskapet og dets prosjektportefølje: millioner av kunder; månedlig salg for milliarder. Ailoot bruker denne driftserfaringen til API-tilgang til AI-funksjoner i kundenes produkter, agenter, applikasjoner og automatiseringer.