Source: https://ailoot.ai/models/nb/google-gemini-2-5-pro-preview/
Canonical: https://ailoot.ai/models/nb/google-gemini-2-5-pro-preview/
Language: nb

# Google: Gemini 2.5 Pro Preview 06-05

[Markdown](https://ailoot.ai/models/nb/google-gemini-2-5-pro-preview/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/nb/google-gemini-2-5-pro-preview/facts.json)

## [Google: Gemini 2.5 Pro Preview 06-05](https://ailoot.ai/models/nb/google-gemini-2-5-pro-preview/)

Gemini 2.5 Pro Preview 06-05 er forhåndsversjonen fra juni for kode-, matematikk-, vitenskaps- og dokumentoppgaver som krever mye resonnering. Googles lansering fremhever utvidet kontroll over tenking og forbedret svarstil og struktur, samtidig som den eksakte 06-05-identiteten holdes atskilt.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `google/gemini-2.5-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/nb/google-gemini-2-5-pro-preview/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `google/gemini-2.5-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/nb/google-gemini-2-5-pro-preview/#method-1)

Om modellen

Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.

Gemini 2.5 Pro Preview 06-05 er forhåndsutgaven fra juni av Googles resonneringsmodell Gemini 2.5 Pro. Utgivelsen bygger på den foregående forhåndsversjonen og fremhever oppgaver innen programmering, matematikk, vitenskap, kunnskap og resonnering. Google beskriver også en forbedring i svarstil og struktur, blant annet mer kreative og bedre formaterte svar. Det er viktig å beholde 06-05 når en oppgave viser til denne bestemte forhåndsversjonen fremfor en senere stabil modell eller en modell med en annen dato.

Arbeidsresultatet er tekst: et kodeforslag, en forklaring, en analytisk konklusjon eller et utarbeidet dokument. Den dokumenterte Pro-familien bruker tekst, bilder, lyd og PDF som kildemateriale. En skriftlig oppgave kan knytte informasjon fra disse inndataene til et bestemt spørsmål. For et teknisk dokument bør du angi relevante definisjoner, tabeller eller diagrammer og forklare hva svaret skal fastslå. For et opptak bør du skille mellom ønsket transkripsjon, oppsummering og tolkning i stedet for å behandle dem som én operasjon.

Resonnering står sentralt i formålet med Pro-serien. Kunngjøringen fra juni innfører tenkebudsjetter for å gi utviklere mer kontroll over analysemengden, og de offisielle utgivelsesnotatene angir uttrykkelig utvidet støtte for tenking i gemini-2.5-pro-preview-06-05. Velg dybden det faktiske problemet trenger, og angi et sluttresultat som kan kontrolleres. Et resonneringsbudsjett og en ønsket svarlengde er ulike innstillinger; et kort sluttsvar kan fortsatt kreve betydelig analyse før det blir produsert.

Ved programmering bør du ta med relevante filer eller funksjonen, språket, forventet virkemåte og konkrete inndata som viser problemet. Navngi grensesnittene og den omkringliggende virkemåten som skal forbli uendret. En nyttig sluttleveranse er en foreslått implementasjon med en forklaring av den valgte betingelsen og eksempler som viser hva som må verifiseres. Hvis du sammenligner fremgangsmåter, bør alle få de samme inndatatilfellene og beslutningskriteriene, slik at svaret tar opp den reelle avveiningen fremfor en generell diskusjon av algoritmer.

Ved matematisk eller vitenskapelig materiale bør du oppgi hele problemstillingen, definisjonene, tillatte forutsetninger og resultatet som skal vises. Bevar tallnotasjon og enheter. Be modellen forklare hvorfor de valgte omformingene følger av de oppgitte betingelsene, og skille sluttresultatet fra alternativene den vurderte. Når du gjennomgår en foreslått løsning, bør du oppgi både det opprinnelige problemet og det omstridte steget. Kontroller den resulterende beregningen eller påstanden mot det faktiske kildematerialet i stedet for å stole på hvor selvsikkert den er formulert.

Produsenten beskriver Pro-familien som egnet for analyse av datasett, kodebaser og dokumenter med lang kontekst. Klargjør denne konteksten med kildemerking, relevante utdrag og en tydelig prioriteringsregel når dokumenter motsier hverandre. Fastsett oppgavens fullføringskriterium: en kravsammenligning, et kildebasert svar, en revidert funksjon eller en forklaring for en bestemt målgruppe. Gi plass til svaret i stedet for å fylle hele forespørselen med uvedkommende historikk. Bevar den samme inndataversjonen og det eksakte navnet på forhåndsversjonen når du vender tilbake til en sak, slik at en endring i resultatet kan tolkes meningsfullt.

Dokumentasjonen for Gemini 2.5 Pro-familien omfatter strukturerte utdata, funksjonskall, kodekjøring, søkeforankring og hurtigbufring. Dette er egenskaper ved produsentens modellfamilie, ikke et automatisk sett med handlinger i enhver applikasjon som bruker den. Oppgi et skjema når du trenger maskinlesbare utdata, valider feltene og skill fakta fra et verktøy fra en foreslått operasjon. En applikasjon definerer og kjører egendefinerte verktøy og returnerer deretter resultatene for modellens neste steg. En generert kodebit eller funksjonsforespørsel er ikke bevis på at den er kjørt med hell.

Den forbedrede stilen og strukturen i juniutgivelsen er nyttig når en forklaring skal bli en rapport eller et redaksjonelt utkast. Oppgi målgruppen, terminologien, overskriftene og lengden, og angi hva som må beholdes fra originalen. Be om at usikker eller manglende informasjon påpekes i stedet for å fylles inn med oppdiktede detaljer. Kontroller faktapåstander mot det innsendte materialet, valider strukturerte oppføringer og test kode i det tiltenkte miljøet. Det nyttige resultatet er en gjennomgått tekstleveranse der kildekonteksten og 06-05-identiteten er bevart, mens senere modellnavn, tjenesteinnstillinger og mediegenereringsegenskaper forblir separate valg.

Praktisk oppgave

### Praktisk oppgave

Teknisk eksempel på engelsk

```
Check a unit-sensitive calculation

A pump transfers 18 litres per minute into an empty tank. The tank holds 2.7 cubic metres. Ignore losses and assume a constant rate. Calculate the fill time in minutes and hours, show the unit conversion and explain how the result changes if the actual rate is 15 litres per minute.
```

#### Forventet resultat

```
A unit conversion, both fill-time calculations and a concise comparison.
```

#### Kontroller resultatet

```
Check that cubic metres are converted to litres before dividing and that a lower flow rate produces a longer fill time.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `google/gemini-2.5-pro-preview`

[`google/gemini-2.5-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=google%2Fgemini-2.5-pro-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro-preview&fmt=chat)

Google /`google/gemini-2.5-pro-preview`

### Start

Gemini 2.5 Pro Preview 06-05 er forhåndsversjonen fra juni for kode-, matematikk-, vitenskaps- og dokumentoppgaver som krever mye resonnering. Googles lansering fremhever utvidet kontroll over tenking og forbedret svarstil og struktur, samtidig som den eksakte 06-05-identiteten holdes atskilt.

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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser google/gemini-2.5-pro-preview | Standard— |
| Felt`messages` | Type`message[]` | KravPåkrevd | Verdier & grenser Minste antall elementer: 1 | Standard— |
| Felt`messages[].role` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser Eksempler: system, user, assistant, tool, function Vilkår: Disse rollene representeres eksplisitt av kompatibilitetstyper i kildekoden; det eksakte rollesettet for modellen er fortsatt modellspesifikt. Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`messages[].content` | Type`string\|content_part[]\|null` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`messages[].tool_calls` | Type`tool_call[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`messages[].tool_call_id` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: role=tool; bruk faktisk returnert ID | Standard— |
| Felt`messages[].name` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`messages[].reasoning_content` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: Send den faktisk returnerte resonneringen tilbake der denne modellen bruker den | Standard— |
| Felt`messages[].reasoning_details` | Type`object\|array` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`max_tokens` | Type`integer` | KravValgfritt | Verdier & grenser Minimum: 1 Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`max_completion_tokens` | Type`integer` | KravValgfritt | Verdier & grenser Minimum: 1 Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse |
| Felt`stream_options.include_usage` | Type`boolean` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| 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` | Type`string\|string[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`tools` | Type`function_tool[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`tools[].type` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser function Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`tools[].function.name` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser Gjelder når: funksjonsverktøy oppgitt | Standard— |
| Felt`tools[].function.description` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`tools[].function.parameters` | Type`JSON_schema` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`tool_choice` | Type`string\|object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`response_format` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`reasoning_effort` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`reasoning` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`service_tier` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`instructions` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Kompatibilitetsfelt | Standard— |
| Felt`functions` | Type`function[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`function_call` | Type`string\|object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`prompt_cache_options` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`modalities` | Type`string[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser text | Standard— |
| Felt`provider` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: provider.options avvises på denne Ultra-tekstruten | Standard— |
| Felt`cache_control.ttl` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: 1h avvises på faktiske steder for mellomlagring av ledetekster | Standard— |

Kombinasjoner av inngående materialer

**Tekst** · UTF8-tekst

`messages[].content`

Metodeparametere og livssyklus

| Parameter | Avtale |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Avtaleapplication/json |
| Parameter`required` | Avtalemodel, messages |
| Parameter`material_types` | Avtaletext |
| Parameter`messages` | Avtalemeldingstabell med role/content-struktur |
| Parameter`file_material` | Avtalefaktisk UTF-8-dokument satt inn som bokstavelig tekst; ingen fil-ID utledes |
| Parameter`optional_controls` | Avtalestream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parameter`control_scope` | Avtalemodellspesifikt; brukerens funksjonsverktøy skiller seg fra driftede verktøy |
| Parameter`output_modalities` | Avtaletext |
| Parameter`hosted_operations` | Avtalefalse |
| Parameter`multimodal_input_binding` | Avtalenull |

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

Standardpris Når hurtigmodus er valgt

Flex-modus

Standardpris Når flex-modus er valgt

Maksimal resonneringsinnsats

Standardpris Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats

Priser for eksplisitt mellomlagring

Ikke aktivert Når eksplisitt mellomlagring forespørres

Resonneringsutdata

Resonnering bruker den oppførte delsatsen innenfor samlede utdata; ikke legg til disse tokenene to ganger. Når utdata inkluderer resonneringstokener

#### Ailoot-satser

#### Priser etter konfigurasjon

Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.

| Konfigurasjon | Prisplan | Konteksttokener, mer enn | Konteksttokener, opptil og med | Kostnad |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0025** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.02** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.00025** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **$0.00075** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener Utdata · Utdatatokener for resonnering **$0.02** / 1K tokener |
| KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og med200 000 | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0025** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.02** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.00025** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **$0.00075** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonNivå 2 for forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn200 000 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.005** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.03** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0005** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **$0.00075** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/nb/billing/reserve/)

### Eksempelforespørsler

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-strømming

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "google/gemini-2.5-pro-preview", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='google/gemini-2.5-pro-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='google/gemini-2.5-pro-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### 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 |
| --- | --- |
| Felt`choices[].index` | Typeinteger |
| Felt`choices[].message.content` | Typestring\|null |
| Felt`choices[].message.tool_calls` | Typetool\_call\[\] |
| Felt`choices[].message.reasoning_content` | Typestring |
| Felt`choices[].message.reasoning_details` | Typeobject\|array |
| Felt`choices[].finish_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 Ultra** [`google/gemini-2.5-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=google%2Fgemini-2.5-pro-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro-preview&fmt=chat)

#### Aliaser for metodestier

Bruk metodestiene som vises ovenfor.

#### Tilknyttede anroper-ID-er

[`google/gemini-2.5-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=google%2Fgemini-2.5-pro-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro-preview&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `google/gemini-2.5-pro-preview`

[`google/gemini-2.5-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=google%2Fgemini-2.5-pro-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro-preview&fmt=messages)

Google /`google/gemini-2.5-pro-preview`

### Start

Gemini 2.5 Pro Preview 06-05 er forhåndsversjonen fra juni for kode-, matematikk-, vitenskaps- og dokumentoppgaver som krever mye resonnering. Googles lansering fremhever utvidet kontroll over tenking og forbedret svarstil og struktur, samtidig som den eksakte 06-05-identiteten holdes atskilt.

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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser google/gemini-2.5-pro-preview | Standard— |
| Felt`messages` | Type`message[]` | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`messages[].role` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser user, assistant | Standard— |
| Felt`messages[].content` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`max_tokens` | Type`integer` | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse |

Kombinasjoner av inngående materialer

**Tekst** · UTF-8-tekst

`messages[].content-streng`

Metodeparametere og livssyklus

| Parameter | Avtale |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Avtaleapplication/json |
| Parameter`required` | Avtalemodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Avtalestream |
| Parameter`material_types` | Avtaletext |
| Parameter`text_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

Standardpris Når hurtigmodus er valgt

Flex-modus

Standardpris Når flex-modus er valgt

Maksimal resonneringsinnsats

Standardpris Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats

Priser for eksplisitt mellomlagring

Ikke aktivert Når eksplisitt mellomlagring forespørres

Resonneringsutdata

Resonnering bruker den oppførte delsatsen innenfor samlede utdata; ikke legg til disse tokenene to ganger. Når utdata inkluderer resonneringstokener

#### Ailoot-satser

#### Priser etter konfigurasjon

Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.

| Konfigurasjon | Prisplan | Konteksttokener, mer enn | Konteksttokener, opptil og med | Kostnad |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0025** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.02** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.00025** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **$0.00075** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener Utdata · Utdatatokener for resonnering **$0.02** / 1K tokener |
| KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og med200 000 | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0025** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.02** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.00025** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **$0.00075** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonNivå 2 for forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn200 000 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.005** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.03** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0005** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **$0.00075** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/nb/billing/reserve/)

### Eksempelforespørsler

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Komplett, minimal JSON-kroppcurl · bruk UTF-8-dokumentet dittPython · lagre hele resultatet

```json
{
  "model": "google/gemini-2.5-pro-preview",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'google/gemini-2.5-pro-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'google/gemini-2.5-pro-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
```

### 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 |
| --- | --- |
| 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 Ultra** [`google/gemini-2.5-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=google%2Fgemini-2.5-pro-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro-preview&fmt=messages)

#### Aliaser for metodestier

Bruk metodestiene som vises ovenfor.

#### Tilknyttede anroper-ID-er

[`google/gemini-2.5-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=google%2Fgemini-2.5-pro-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro-preview&fmt=messages)

FAQ · Google: Gemini 2.5 Pro Preview 06-05

Hvilke inndata og resultater er tilgjengelige?

`POST /v1/chat/completions` · `google/gemini-2.5-pro-preview`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `google/gemini-2.5-pro-preview`: `text` → `json`, `sse`

Hvilke felt bruker forespørselen?

`POST /v1/chat/completions` · `google/gemini-2.5-pro-preview`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `google/gemini-2.5-pro-preview`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Hvilke grenser gjelder?

`POST /v1/chat/completions` · `google/gemini-2.5-pro-preview`: `messages.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.