Gemini 3.6 Flash is Googles veelzijdige multimodale profiel voor programmeren, kenniswerk en uitvoering door agenten. Het bouwt voort op Gemini 3.5 Flash met nadruk op betere multimodale prestaties en tokenefficiëntie. Het model accepteert tekst, beelden, audio, video en PDF en geeft tekst terug. Een bruikbare opdracht kan code, een schermafbeelding en een eis combineren of een grafiek of visueel plan met schriftelijke voorwaarden vergelijken om een gecontroleerde uitleg of gerichte revisie te produceren.
De ontwikkelaarshandleiding benadrukt minder onnodige redeneerstappen, beurten en hulpmiddelaanroepen bij werk met meerdere stappen, naast gerichtere bewerkingen. Geef voor diagnose de waargenomen fout, de relevante bron en het gedrag dat ongewijzigd moet blijven. Vraag het model bij foutopsporing in een grafiek te onderzoeken waarom de verkeerde reeks wordt weergegeven, de betrokken gegevensomzetting te identificeren en één correctie voor te stellen met behoud van de omringende indeling. Het resultaat kan vervolgens worden vergeleken met de werkelijke invoergegevens en het vereiste grafiekgedrag.
Voorafgaande programmatische inspectie is een onderscheidend gedrag dat voor 3.6 wordt beschreven. De maker zegt dat het model een probleem vaker met diagnostische code onderzoekt voordat het wijzigingen aanbrengt. Dit kan een complex onderzoek helpen, maar de handleiding merkt op dat het extra verkennende stappen aan gewoon frontendwerk kan toevoegen. Geef aan of de taak onderzoek, een eenvoudige bewerking of een ontwerpvergelijking vereist. Lever de informatie die dat onderscheid duidelijk maakt en specificeer de toegestane acties voor de hulpmiddelen van de gekoppelde toepassing.
Ook ruimtelijk en multimodaal redeneren worden benadrukt: grafiekinterpretatie, omzetting van visuele bouwtekeningen en weblay-outs met meerdere elementen. Lever de relevante weergave of pagina’s aan, benoem wat geïnterpreteerd moet worden en vraag om het bewijs achter de conclusie. Voeg voor een ontwerptaak concrete indelings- en stijlrichtlijnen toe. De maker noemt een nadruk op functionele code en dat beoordelaars soms de visuele vormgeving van eerdere modellen verkozen, waardoor een expliciete visuele briefing nuttig is. Toets het resultaat aan het werkelijke diagram of de ontwerpeisen.
medium is het gedocumenteerde standaarddenkniveau. Googles modelspecifieke denktabel vermeldt minimal, low, medium en high; de migratiehandleiding voor 3.6 gebruikt medium of high in de inspanningsvoorbeelden. De exacte pagina vermeldt functieaanroepen, code-uitvoering, zoeken in bestanden, zoekgrounding, Maps-grounding, URL-context en gestructureerde uitvoer, met Computer Use als previewmogelijkheid. Definieer functie-invoer en het vereiste resultaat duidelijk. Een functie die door het model wordt geselecteerd, vereist een werkelijk toepassingsresultaat voordat een later antwoord op de uitkomst kan vertrouwen. Definieer voor een gestructureerde analyse het schema en het bronbewijs dat voor elke bevinding nodig is.
De 3.6-handleiding verandert de voorbereiding ten opzichte van eerdere Gemini-aanvragen. Ze verklaart de samplinginstellingen temperature, top-p en top-k verouderd, weigert een vooraf ingevulde laatste beurt met model-rol en beveelt systeeminstructies of gestructureerde uitvoer aan om het antwoord te sturen. De regels voor functieantwoorden koppelen een antwoord op identiteit en naam aan zijn aanroep en de Gemini 3-basis behoudt gedachtehandtekeningen bij gebruik over meerdere beurten. Een praktische voortzetting moet de ongewijzigde relevante geschiedenis en het hulpmiddelresultaat meenemen in plaats van een eerder antwoordvoorvoegsel na te bootsen.
De native kaart specificeert maximaal 1M invoercontext en 64K tekstuitvoer; de exacte API-tabel geeft 1.048.576 invoertokens en 65.536 uitvoertokens. Neem instructies, geschiedenis en media mee in het invoerbudget en vraag om uitvoer die bij de taak past. De producentpagina vermeldt ook caching, batch-, Flex- en Priority-verwerking. Houd bij het verwerken van onafhankelijke records de recordidentificatie en het resultaatformaat expliciet. De uitvoer is een tekstresultaat, ook wanneer het bewijs foto’s, audio of video omvat.
Mogelijke beperkingen omvatten hallucinaties en incidentele traagheid of time-outs. De kennisgrens van maart 2026 omvat domeinen waarvan de kennis tot januari 2025 beperkt blijft; voeg daarom nieuwer materiaal toe of gebruik een gedocumenteerde groundingwerkstroom wanneer actuele feiten belangrijk zijn. Controleer berekeningen, bronverwijzingen, visuele interpretaties en voorgestelde wijzigingen. De onderscheidende voorbereiding voor deze editie is een gerichte diagnostische briefing, een duidelijke afbakening van hulpmiddelen en expliciete ontwerpvoorwaarden, gevolgd door inspectie van het concrete resultaat.
", "aboutText": "Gemini 3.6 Flash is Googles veelzijdige multimodale profiel voor programmeren, kenniswerk en uitvoering door agenten. Het bouwt voort op Gemini 3.5 Flash met nadruk op betere multimodale prestaties en tokenefficiëntie. Het model accepteert tekst, beelden, audio, video en PDF en geeft tekst terug. Een bruikbare opdracht kan code, een schermafbeelding en een eis combineren of een grafiek of visueel plan met schriftelijke voorwaarden vergelijken om een gecontroleerde uitleg of gerichte revisie te produceren.\n\nDe ontwikkelaarshandleiding benadrukt minder onnodige redeneerstappen, beurten en hulpmiddelaanroepen bij werk met meerdere stappen, naast gerichtere bewerkingen. Geef voor diagnose de waargenomen fout, de relevante bron en het gedrag dat ongewijzigd moet blijven. Vraag het model bij foutopsporing in een grafiek te onderzoeken waarom de verkeerde reeks wordt weergegeven, de betrokken gegevensomzetting te identificeren en één correctie voor te stellen met behoud van de omringende indeling. Het resultaat kan vervolgens worden vergeleken met de werkelijke invoergegevens en het vereiste grafiekgedrag.\n\nVoorafgaande programmatische inspectie is een onderscheidend gedrag dat voor 3.6 wordt beschreven. De maker zegt dat het model een probleem vaker met diagnostische code onderzoekt voordat het wijzigingen aanbrengt. Dit kan een complex onderzoek helpen, maar de handleiding merkt op dat het extra verkennende stappen aan gewoon frontendwerk kan toevoegen. Geef aan of de taak onderzoek, een eenvoudige bewerking of een ontwerpvergelijking vereist. Lever de informatie die dat onderscheid duidelijk maakt en specificeer de toegestane acties voor de hulpmiddelen van de gekoppelde toepassing.\n\nOok ruimtelijk en multimodaal redeneren worden benadrukt: grafiekinterpretatie, omzetting van visuele bouwtekeningen en weblay-outs met meerdere elementen. Lever de relevante weergave of pagina’s aan, benoem wat geïnterpreteerd moet worden en vraag om het bewijs achter de conclusie. Voeg voor een ontwerptaak concrete indelings- en stijlrichtlijnen toe. De maker noemt een nadruk op functionele code en dat beoordelaars soms de visuele vormgeving van eerdere modellen verkozen, waardoor een expliciete visuele briefing nuttig is. Toets het resultaat aan het werkelijke diagram of de ontwerpeisen.\n\nmedium is het gedocumenteerde standaarddenkniveau. Googles modelspecifieke denktabel vermeldt minimal, low, medium en high; de migratiehandleiding voor 3.6 gebruikt medium of high in de inspanningsvoorbeelden. De exacte pagina vermeldt functieaanroepen, code-uitvoering, zoeken in bestanden, zoekgrounding, Maps-grounding, URL-context en gestructureerde uitvoer, met Computer Use als previewmogelijkheid. Definieer functie-invoer en het vereiste resultaat duidelijk. Een functie die door het model wordt geselecteerd, vereist een werkelijk toepassingsresultaat voordat een later antwoord op de uitkomst kan vertrouwen. Definieer voor een gestructureerde analyse het schema en het bronbewijs dat voor elke bevinding nodig is.\n\nDe 3.6-handleiding verandert de voorbereiding ten opzichte van eerdere Gemini-aanvragen. Ze verklaart de samplinginstellingen temperature, top-p en top-k verouderd, weigert een vooraf ingevulde laatste beurt met model-rol en beveelt systeeminstructies of gestructureerde uitvoer aan om het antwoord te sturen. De regels voor functieantwoorden koppelen een antwoord op identiteit en naam aan zijn aanroep en de Gemini 3-basis behoudt gedachtehandtekeningen bij gebruik over meerdere beurten. Een praktische voortzetting moet de ongewijzigde relevante geschiedenis en het hulpmiddelresultaat meenemen in plaats van een eerder antwoordvoorvoegsel na te bootsen.\n\nDe native kaart specificeert maximaal 1M invoercontext en 64K tekstuitvoer; de exacte API-tabel geeft 1.048.576 invoertokens en 65.536 uitvoertokens. Neem instructies, geschiedenis en media mee in het invoerbudget en vraag om uitvoer die bij de taak past. De producentpagina vermeldt ook caching, batch-, Flex- en Priority-verwerking. Houd bij het verwerken van onafhankelijke records de recordidentificatie en het resultaatformaat expliciet. De uitvoer is een tekstresultaat, ook wanneer het bewijs foto’s, audio of video omvat.\n\nMogelijke beperkingen omvatten hallucinaties en incidentele traagheid of time-outs. De kennisgrens van maart 2026 omvat domeinen waarvan de kennis tot januari 2025 beperkt blijft; voeg daarom nieuwer materiaal toe of gebruik een gedocumenteerde groundingwerkstroom wanneer actuele feiten belangrijk zijn. Controleer berekeningen, bronverwijzingen, visuele interpretaties en voorgestelde wijzigingen. De onderscheidende voorbereiding voor deze editie is een gerichte diagnostische briefing, een duidelijke afbakening van hulpmiddelen en expliciete ontwerpvoorwaarden, gevolgd door inspectie van het concrete resultaat.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisch voorbeeld in het Engels
Diagnose swapped chart series\n\nA chart receives [{month:'Jan', sales:20, returns:2}, {month:'Feb', sales:30, returns:3}], but its Sales series uses rows.map(r => r.returns). Identify the data-binding error and propose one correction. Keep the existing month labels and Returns series unchanged. Include a small assertion showing the expected Sales data without claiming the chart was rendered.One corrected series expression and a concrete assertion against the supplied data.Only the Sales binding changes, and its values come from sales rather than returns.gemini-3.6-flashGemini 3.6 Flash is Googles multimodale tekstmodel voor programmeren, ruimtelijke analyse en agenten met meerdere stappen. Het benadrukt diagnostische inspectie, gerichte bewerkingen en minder onnodige uitvoeringslussen. Het accepteert tekst, beelden, audio, video en PDF, met hulpmiddelen, gestructureerde uitvoer en een invoerlimiet van 1.048.576 tokens.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Gemini 3.6 Flash is Googles veelzijdige multimodale profiel voor programmeren, kenniswerk en uitvoering door agenten. Het bouwt voort op Gemini 3.5 Flash met nadruk op betere multimodale prestaties en tokenefficiëntie. Het model accepteert tekst, beelden, audio, video en PDF en geeft tekst terug. Een bruikbare opdracht kan code, een schermafbeelding en een eis combineren of een grafiek of visueel plan met schriftelijke voorwaarden vergelijken om een gecontroleerde uitleg of gerichte revisie te produceren.
De ontwikkelaarshandleiding benadrukt minder onnodige redeneerstappen, beurten en hulpmiddelaanroepen bij werk met meerdere stappen, naast gerichtere bewerkingen. Geef voor diagnose de waargenomen fout, de relevante bron en het gedrag dat ongewijzigd moet blijven. Vraag het model bij foutopsporing in een grafiek te onderzoeken waarom de verkeerde reeks wordt weergegeven, de betrokken gegevensomzetting te identificeren en één correctie voor te stellen met behoud van de omringende indeling. Het resultaat kan vervolgens worden vergeleken met de werkelijke invoergegevens en het vereiste grafiekgedrag.
Voorafgaande programmatische inspectie is een onderscheidend gedrag dat voor 3.6 wordt beschreven. De maker zegt dat het model een probleem vaker met diagnostische code onderzoekt voordat het wijzigingen aanbrengt. Dit kan een complex onderzoek helpen, maar de handleiding merkt op dat het extra verkennende stappen aan gewoon frontendwerk kan toevoegen. Geef aan of de taak onderzoek, een eenvoudige bewerking of een ontwerpvergelijking vereist. Lever de informatie die dat onderscheid duidelijk maakt en specificeer de toegestane acties voor de hulpmiddelen van de gekoppelde toepassing.
Ook ruimtelijk en multimodaal redeneren worden benadrukt: grafiekinterpretatie, omzetting van visuele bouwtekeningen en weblay-outs met meerdere elementen. Lever de relevante weergave of pagina’s aan, benoem wat geïnterpreteerd moet worden en vraag om het bewijs achter de conclusie. Voeg voor een ontwerptaak concrete indelings- en stijlrichtlijnen toe. De maker noemt een nadruk op functionele code en dat beoordelaars soms de visuele vormgeving van eerdere modellen verkozen, waardoor een expliciete visuele briefing nuttig is. Toets het resultaat aan het werkelijke diagram of de ontwerpeisen.
medium is het gedocumenteerde standaarddenkniveau. Googles modelspecifieke denktabel vermeldt minimal, low, medium en high; de migratiehandleiding voor 3.6 gebruikt medium of high in de inspanningsvoorbeelden. De exacte pagina vermeldt functieaanroepen, code-uitvoering, zoeken in bestanden, zoekgrounding, Maps-grounding, URL-context en gestructureerde uitvoer, met Computer Use als previewmogelijkheid. Definieer functie-invoer en het vereiste resultaat duidelijk. Een functie die door het model wordt geselecteerd, vereist een werkelijk toepassingsresultaat voordat een later antwoord op de uitkomst kan vertrouwen. Definieer voor een gestructureerde analyse het schema en het bronbewijs dat voor elke bevinding nodig is.
De 3.6-handleiding verandert de voorbereiding ten opzichte van eerdere Gemini-aanvragen. Ze verklaart de samplinginstellingen temperature, top-p en top-k verouderd, weigert een vooraf ingevulde laatste beurt met model-rol en beveelt systeeminstructies of gestructureerde uitvoer aan om het antwoord te sturen. De regels voor functieantwoorden koppelen een antwoord op identiteit en naam aan zijn aanroep en de Gemini 3-basis behoudt gedachtehandtekeningen bij gebruik over meerdere beurten. Een praktische voortzetting moet de ongewijzigde relevante geschiedenis en het hulpmiddelresultaat meenemen in plaats van een eerder antwoordvoorvoegsel na te bootsen.
De native kaart specificeert maximaal 1M invoercontext en 64K tekstuitvoer; de exacte API-tabel geeft 1.048.576 invoertokens en 65.536 uitvoertokens. Neem instructies, geschiedenis en media mee in het invoerbudget en vraag om uitvoer die bij de taak past. De producentpagina vermeldt ook caching, batch-, Flex- en Priority-verwerking. Houd bij het verwerken van onafhankelijke records de recordidentificatie en het resultaatformaat expliciet. De uitvoer is een tekstresultaat, ook wanneer het bewijs foto’s, audio of video omvat.
Mogelijke beperkingen omvatten hallucinaties en incidentele traagheid of time-outs. De kennisgrens van maart 2026 omvat domeinen waarvan de kennis tot januari 2025 beperkt blijft; voeg daarom nieuwer materiaal toe of gebruik een gedocumenteerde groundingwerkstroom wanneer actuele feiten belangrijk zijn. Controleer berekeningen, bronverwijzingen, visuele interpretaties en voorgestelde wijzigingen. De onderscheidende voorbereiding voor deze editie is een gerichte diagnostische briefing, een duidelijke afbakening van hulpmiddelen en expliciete ontwerpvoorwaarden, gevolgd door inspectie van het concrete resultaat.
POST /v1/messagestext, imagetext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten gemini-3.6-flash | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimumaantal items: 1 | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten user, assistant | Standaard— |
Veldmessages[].content | Typestring|content_block[] | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldsystem | Typestring|content_block[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimum: 1 Limiet geldt voor: exacte bovengrens van het gekozen model/de gekozen modelkaart | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Veldtemperature | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtop_p | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldstop_sequences | Typestring[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools | Typetool[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].name | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: tool opgegeven | Standaard— |
Veldtools[].description | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtools[].input_schema | TypeJSON_schema | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtool_choice | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldthinking.type | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldthinking.budget_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldoutput_config.effort | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmetadata | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldcache_control | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content of een blok met type=text
Tekst + afbeelding
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} of bron met type=url
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametermaterial_types | Contracttext, image |
Parameterrequired | Contractmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Contractnull |
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parametertext_file_material | Contractwerkelijke UTF-8-inhoud ingevoegd als tekst; bestands-ID’s/URLs vereisen afzonderlijke exacte ondersteuning |
Levenscyclus: exact retained published method
De methodestructuren en ID’s zijn exact; de mogelijkheden van de leverancier staan los van toelating.
POST /v1/messagesAiloot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
Referentiestaffels op modelniveau veranderen de methodeselectie, kostenramingen of afschrijvingen niet. Voor de actieve kostenberekening gelden de tarieven van de geselecteerde Ailoot-methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieOpenAI Chat · Basistarieven per token | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0015 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0075 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00015 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.0000833333333333334 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieOpenAI Chat · Tariefniveau 1 op basis van aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0015 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0075 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00015 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.0000833333333333334 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieAnthropic Messages · Basistarieven per token | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0015 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0075 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00015 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.0000833333333333334 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieAnthropic Messages · Tariefniveau 1 op basis van aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0015 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0075 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00015 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.0000833333333333334 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-3.6-flash", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-3.6-flash", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="gemini-3.6-flash",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "gemini-3.6-flash",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.messages.stream(model='gemini-3.6-flash',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_message()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson of SSE
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar alle inhoudsblokken, handtekeningen van redeneringen en werkelijke toolgebruik-ID’s. Voeg alle SSE-blokdelta’s samen; het eerste tekstblok is niet de volledige uitvoer.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldid | Typestring |
Veldmodel | Typestring |
Veldcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Veldstop_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Ailoot gemini-3.6-flash
Ailoot Ultra gemini-3.6-flash, google/gemini-3.6-flash
/chat/completions
gemini-3.6-flashGemini 3.6 Flash is Googles multimodale tekstmodel voor programmeren, ruimtelijke analyse en agenten met meerdere stappen. Het benadrukt diagnostische inspectie, gerichte bewerkingen en minder onnodige uitvoeringslussen. Het accepteert tekst, beelden, audio, video en PDF, met hulpmiddelen, gestructureerde uitvoer en een invoerlimiet van 1.048.576 tokens.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Gemini 3.6 Flash is Googles veelzijdige multimodale profiel voor programmeren, kenniswerk en uitvoering door agenten. Het bouwt voort op Gemini 3.5 Flash met nadruk op betere multimodale prestaties en tokenefficiëntie. Het model accepteert tekst, beelden, audio, video en PDF en geeft tekst terug. Een bruikbare opdracht kan code, een schermafbeelding en een eis combineren of een grafiek of visueel plan met schriftelijke voorwaarden vergelijken om een gecontroleerde uitleg of gerichte revisie te produceren.
De ontwikkelaarshandleiding benadrukt minder onnodige redeneerstappen, beurten en hulpmiddelaanroepen bij werk met meerdere stappen, naast gerichtere bewerkingen. Geef voor diagnose de waargenomen fout, de relevante bron en het gedrag dat ongewijzigd moet blijven. Vraag het model bij foutopsporing in een grafiek te onderzoeken waarom de verkeerde reeks wordt weergegeven, de betrokken gegevensomzetting te identificeren en één correctie voor te stellen met behoud van de omringende indeling. Het resultaat kan vervolgens worden vergeleken met de werkelijke invoergegevens en het vereiste grafiekgedrag.
Voorafgaande programmatische inspectie is een onderscheidend gedrag dat voor 3.6 wordt beschreven. De maker zegt dat het model een probleem vaker met diagnostische code onderzoekt voordat het wijzigingen aanbrengt. Dit kan een complex onderzoek helpen, maar de handleiding merkt op dat het extra verkennende stappen aan gewoon frontendwerk kan toevoegen. Geef aan of de taak onderzoek, een eenvoudige bewerking of een ontwerpvergelijking vereist. Lever de informatie die dat onderscheid duidelijk maakt en specificeer de toegestane acties voor de hulpmiddelen van de gekoppelde toepassing.
Ook ruimtelijk en multimodaal redeneren worden benadrukt: grafiekinterpretatie, omzetting van visuele bouwtekeningen en weblay-outs met meerdere elementen. Lever de relevante weergave of pagina’s aan, benoem wat geïnterpreteerd moet worden en vraag om het bewijs achter de conclusie. Voeg voor een ontwerptaak concrete indelings- en stijlrichtlijnen toe. De maker noemt een nadruk op functionele code en dat beoordelaars soms de visuele vormgeving van eerdere modellen verkozen, waardoor een expliciete visuele briefing nuttig is. Toets het resultaat aan het werkelijke diagram of de ontwerpeisen.
medium is het gedocumenteerde standaarddenkniveau. Googles modelspecifieke denktabel vermeldt minimal, low, medium en high; de migratiehandleiding voor 3.6 gebruikt medium of high in de inspanningsvoorbeelden. De exacte pagina vermeldt functieaanroepen, code-uitvoering, zoeken in bestanden, zoekgrounding, Maps-grounding, URL-context en gestructureerde uitvoer, met Computer Use als previewmogelijkheid. Definieer functie-invoer en het vereiste resultaat duidelijk. Een functie die door het model wordt geselecteerd, vereist een werkelijk toepassingsresultaat voordat een later antwoord op de uitkomst kan vertrouwen. Definieer voor een gestructureerde analyse het schema en het bronbewijs dat voor elke bevinding nodig is.
De 3.6-handleiding verandert de voorbereiding ten opzichte van eerdere Gemini-aanvragen. Ze verklaart de samplinginstellingen temperature, top-p en top-k verouderd, weigert een vooraf ingevulde laatste beurt met model-rol en beveelt systeeminstructies of gestructureerde uitvoer aan om het antwoord te sturen. De regels voor functieantwoorden koppelen een antwoord op identiteit en naam aan zijn aanroep en de Gemini 3-basis behoudt gedachtehandtekeningen bij gebruik over meerdere beurten. Een praktische voortzetting moet de ongewijzigde relevante geschiedenis en het hulpmiddelresultaat meenemen in plaats van een eerder antwoordvoorvoegsel na te bootsen.
De native kaart specificeert maximaal 1M invoercontext en 64K tekstuitvoer; de exacte API-tabel geeft 1.048.576 invoertokens en 65.536 uitvoertokens. Neem instructies, geschiedenis en media mee in het invoerbudget en vraag om uitvoer die bij de taak past. De producentpagina vermeldt ook caching, batch-, Flex- en Priority-verwerking. Houd bij het verwerken van onafhankelijke records de recordidentificatie en het resultaatformaat expliciet. De uitvoer is een tekstresultaat, ook wanneer het bewijs foto’s, audio of video omvat.
Mogelijke beperkingen omvatten hallucinaties en incidentele traagheid of time-outs. De kennisgrens van maart 2026 omvat domeinen waarvan de kennis tot januari 2025 beperkt blijft; voeg daarom nieuwer materiaal toe of gebruik een gedocumenteerde groundingwerkstroom wanneer actuele feiten belangrijk zijn. Controleer berekeningen, bronverwijzingen, visuele interpretaties en voorgestelde wijzigingen. De onderscheidende voorbereiding voor deze editie is een gerichte diagnostische briefing, een duidelijke afbakening van hulpmiddelen en expliciete ontwerpvoorwaarden, gevolgd door inspectie van het concrete resultaat.
POST /v1/chat/completionstext, imagetext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten gemini-3.6-flash | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimumaantal items: 1 | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten Voorbeelden: system, user, assistant, tool, function Voorwaarden: Deze rollen worden expliciet weergegeven door compatibiliteitstypen in de broncode; de exacte rollenverzameling van het model blijft modelspecifiek. Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmessages[].content | Typestring|content_part[]|null | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].tool_call_id | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: role=tool; gebruik het werkelijk teruggegeven ID | Standaard— |
Veldmessages[].name | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].reasoning_content | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: Stuur de werkelijk teruggegeven redeneringen terug wanneer dit model ze gebruikt | Standaard— |
Veldmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmax_completion_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Veldstream_options.include_usage | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtemperature | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtop_p | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldstop | Typestring|string[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools | Typefunction_tool[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].type | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].function.name | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten Geldt wanneer: functietool opgegeven | Standaard— |
Veldtools[].function.description | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtools[].function.parameters | TypeJSON_schema | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtool_choice | Typestring|object | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldparallel_tool_calls | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldresponse_format | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldreasoning_effort | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldreasoning | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldservice_tier | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldinstructions | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Compatibiliteitsveld | Standaard— |
Veldfunctions | Typefunction[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldfunction_call | Typestring|object | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldprompt_cache_options | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content
Tekst + afbeelding
{type:image_url,image_url:{url,detail}}
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametermaterial_types | Contracttext, image |
Parameterrequired | Contractmodel, messages |
Parameteroptional_controls | Contractnull |
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parametertext_file_material | Contractwerkelijke UTF-8-inhoud ingevoegd als tekst; bestands-ID’s/URLs vereisen afzonderlijke exacte ondersteuning |
Levenscyclus: exact retained published method
De methodestructuren en ID’s zijn exact; de mogelijkheden van de leverancier staan los van toelating.
POST /v1/chat/completionsAiloot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
Referentiestaffels op modelniveau veranderen de methodeselectie, kostenramingen of afschrijvingen niet. Voor de actieve kostenberekening gelden de tarieven van de geselecteerde Ailoot-methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieOpenAI Chat · Basistarieven per token | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0015 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0075 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00015 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.0000833333333333334 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieOpenAI Chat · Tariefniveau 1 op basis van aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0015 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0075 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00015 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.0000833333333333334 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieAnthropic Messages · Basistarieven per token | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0015 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0075 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00015 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.0000833333333333334 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieAnthropic Messages · Tariefniveau 1 op basis van aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0015 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0075 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00015 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.0000833333333333334 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-3.6-flash", "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-3.6-flash", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nresp = client.chat.completions.create(\n model="gemini-3.6-flash",\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.chat.completions.create({\n model: "gemini-3.6-flash",\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='gemini-3.6-flash',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson of SSE
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar elke keuze en de bijbehorende inhoud, toolaanroepen en redeneringen. Voeg in SSE delta’s samen per keuze-/toolindex en bewaar de uiteindelijke reden van beëindiging en de verbruiksgegevens.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldchoices[].index | Typeinteger |
Veldchoices[].message.content | Typestring|null |
Veldchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Veldchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Veldchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Veldchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Ailoot gemini-3.6-flash
Ailoot Ultra gemini-3.6-flash, google/gemini-3.6-flash
/chat/completions
gemini-3.6-flashGemini 3.6 Flash is Googles multimodale tekstmodel voor programmeren, ruimtelijke analyse en agenten met meerdere stappen. Het benadrukt diagnostische inspectie, gerichte bewerkingen en minder onnodige uitvoeringslussen. Het accepteert tekst, beelden, audio, video en PDF, met hulpmiddelen, gestructureerde uitvoer en een invoerlimiet van 1.048.576 tokens.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Gemini 3.6 Flash is Googles veelzijdige multimodale profiel voor programmeren, kenniswerk en uitvoering door agenten. Het bouwt voort op Gemini 3.5 Flash met nadruk op betere multimodale prestaties en tokenefficiëntie. Het model accepteert tekst, beelden, audio, video en PDF en geeft tekst terug. Een bruikbare opdracht kan code, een schermafbeelding en een eis combineren of een grafiek of visueel plan met schriftelijke voorwaarden vergelijken om een gecontroleerde uitleg of gerichte revisie te produceren.
De ontwikkelaarshandleiding benadrukt minder onnodige redeneerstappen, beurten en hulpmiddelaanroepen bij werk met meerdere stappen, naast gerichtere bewerkingen. Geef voor diagnose de waargenomen fout, de relevante bron en het gedrag dat ongewijzigd moet blijven. Vraag het model bij foutopsporing in een grafiek te onderzoeken waarom de verkeerde reeks wordt weergegeven, de betrokken gegevensomzetting te identificeren en één correctie voor te stellen met behoud van de omringende indeling. Het resultaat kan vervolgens worden vergeleken met de werkelijke invoergegevens en het vereiste grafiekgedrag.
Voorafgaande programmatische inspectie is een onderscheidend gedrag dat voor 3.6 wordt beschreven. De maker zegt dat het model een probleem vaker met diagnostische code onderzoekt voordat het wijzigingen aanbrengt. Dit kan een complex onderzoek helpen, maar de handleiding merkt op dat het extra verkennende stappen aan gewoon frontendwerk kan toevoegen. Geef aan of de taak onderzoek, een eenvoudige bewerking of een ontwerpvergelijking vereist. Lever de informatie die dat onderscheid duidelijk maakt en specificeer de toegestane acties voor de hulpmiddelen van de gekoppelde toepassing.
Ook ruimtelijk en multimodaal redeneren worden benadrukt: grafiekinterpretatie, omzetting van visuele bouwtekeningen en weblay-outs met meerdere elementen. Lever de relevante weergave of pagina’s aan, benoem wat geïnterpreteerd moet worden en vraag om het bewijs achter de conclusie. Voeg voor een ontwerptaak concrete indelings- en stijlrichtlijnen toe. De maker noemt een nadruk op functionele code en dat beoordelaars soms de visuele vormgeving van eerdere modellen verkozen, waardoor een expliciete visuele briefing nuttig is. Toets het resultaat aan het werkelijke diagram of de ontwerpeisen.
medium is het gedocumenteerde standaarddenkniveau. Googles modelspecifieke denktabel vermeldt minimal, low, medium en high; de migratiehandleiding voor 3.6 gebruikt medium of high in de inspanningsvoorbeelden. De exacte pagina vermeldt functieaanroepen, code-uitvoering, zoeken in bestanden, zoekgrounding, Maps-grounding, URL-context en gestructureerde uitvoer, met Computer Use als previewmogelijkheid. Definieer functie-invoer en het vereiste resultaat duidelijk. Een functie die door het model wordt geselecteerd, vereist een werkelijk toepassingsresultaat voordat een later antwoord op de uitkomst kan vertrouwen. Definieer voor een gestructureerde analyse het schema en het bronbewijs dat voor elke bevinding nodig is.
De 3.6-handleiding verandert de voorbereiding ten opzichte van eerdere Gemini-aanvragen. Ze verklaart de samplinginstellingen temperature, top-p en top-k verouderd, weigert een vooraf ingevulde laatste beurt met model-rol en beveelt systeeminstructies of gestructureerde uitvoer aan om het antwoord te sturen. De regels voor functieantwoorden koppelen een antwoord op identiteit en naam aan zijn aanroep en de Gemini 3-basis behoudt gedachtehandtekeningen bij gebruik over meerdere beurten. Een praktische voortzetting moet de ongewijzigde relevante geschiedenis en het hulpmiddelresultaat meenemen in plaats van een eerder antwoordvoorvoegsel na te bootsen.
De native kaart specificeert maximaal 1M invoercontext en 64K tekstuitvoer; de exacte API-tabel geeft 1.048.576 invoertokens en 65.536 uitvoertokens. Neem instructies, geschiedenis en media mee in het invoerbudget en vraag om uitvoer die bij de taak past. De producentpagina vermeldt ook caching, batch-, Flex- en Priority-verwerking. Houd bij het verwerken van onafhankelijke records de recordidentificatie en het resultaatformaat expliciet. De uitvoer is een tekstresultaat, ook wanneer het bewijs foto’s, audio of video omvat.
Mogelijke beperkingen omvatten hallucinaties en incidentele traagheid of time-outs. De kennisgrens van maart 2026 omvat domeinen waarvan de kennis tot januari 2025 beperkt blijft; voeg daarom nieuwer materiaal toe of gebruik een gedocumenteerde groundingwerkstroom wanneer actuele feiten belangrijk zijn. Controleer berekeningen, bronverwijzingen, visuele interpretaties en voorgestelde wijzigingen. De onderscheidende voorbereiding voor deze editie is een gerichte diagnostische briefing, een duidelijke afbakening van hulpmiddelen en expliciete ontwerpvoorwaarden, gevolgd door inspectie van het concrete resultaat.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldpath.model | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten gemini-3.6-flash | Standaard— |
Veldcontents | Typecontent[] | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimumaantal items: 1 | Standaard— |
Veldcontents[].role | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten user, model | Standaard— |
Veldcontents[].parts | Typepart[] | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
VeldsystemInstruction | Typecontent | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
VeldgenerationConfig.maxOutputTokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
VeldgenerationConfig.temperature | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
VeldgenerationConfig.topP | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
VeldgenerationConfig.topK | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
VeldgenerationConfig.stopSequences | Typestring[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
VeldgenerationConfig.thinkingConfig.includeThoughts | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
VeldgenerationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].functionDeclarations | Typefunction_declaration[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
VeldtoolConfig.functionCallingConfig.mode | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
VeldsafetySettings | Typeobject[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
VeldsessionId | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Tekst · UTF8-tekst
contents[].parts[].text
Tekst + afbeelding
parts[].inlineData={mimeType,data}
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametermaterial_types | Contracttext, image |
Parameterrequired | Contractcontents |
Parameteroptional_controls | Contractnull |
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parametertext_file_material | Contractwerkelijke UTF-8-inhoud ingevoegd als tekst; bestands-ID’s/URLs vereisen afzonderlijke exacte ondersteuning |
Levenscyclus: exact retained published method
De methodestructuren en ID’s zijn exact; de mogelijkheden van de leverancier staan los van toelating.
POST /v1beta/models/{model}:generateContentAiloot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
Referentiestaffels op modelniveau veranderen de methodeselectie, kostenramingen of afschrijvingen niet. Voor de actieve kostenberekening gelden de tarieven van de geselecteerde Ailoot-methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieOpenAI Chat · Basistarieven per token | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0015 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0075 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00015 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.0000833333333333334 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieOpenAI Chat · Tariefniveau 1 op basis van aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0015 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0075 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00015 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.0000833333333333334 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieAnthropic Messages · Basistarieven per token | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0015 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0075 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00015 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.0000833333333333334 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieAnthropic Messages · Tariefniveau 1 op basis van aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0015 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0075 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00015 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.0000833333333333334 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"contents": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["contents"]=[{"role":"user","parts":[{"text":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.6-flash:generateContent \\\n -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["contents"][0]["parts"].append({"inlineData":{"mimeType":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.6-flash:generateContent \\\n -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nfrom google import genai\nfrom google.genai import types\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = genai.Client(\n api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],\n http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"),\n)\nresp = client.models.generate_content(model="gemini-3.6-flash", contents="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_json_dict())\nimport { GoogleGenAI } from "@google/genai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, httpOptions: { baseUrl: "https://api.ailoot.ai" } });\nconst resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-3.6-flash", contents: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom google import genai\nfrom google.genai import types\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=genai.Client(api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"))\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\ncount=0\nwith Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for chunk in client.models.generate_content_stream(model='gemini-3.6-flash',contents="Explain observations and hypotheses in three sentences."):\n payload=chunk.to_json_dict()\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n save_result(payload,"stream-chunk-"+str(count))\n count+=1\njson of ondersteunde streaming
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar alle kandidaten en onderdelen, inclusief functieaanroepen, handtekeningen van redeneringen en verbruiksgegevens; voeg streamingfragmenten in de juiste volgorde samen.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
VeldresponseId | Typestring |
VeldmodelVersion | Typestring |
Veldcandidates[].content.parts[] | Typetext|inlineData|functionCall|other part |
Veldcandidates[].finishReason | Typestring |
VeldusageMetadata | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Ailoot gemini-3.6-flash
Ailoot Ultra gemini-3.6-flash, google/gemini-3.6-flash
/chat/completions
gemini-3.6-flashGemini 3.6 Flash is Googles multimodale tekstmodel voor programmeren, ruimtelijke analyse en agenten met meerdere stappen. Het benadrukt diagnostische inspectie, gerichte bewerkingen en minder onnodige uitvoeringslussen. Het accepteert tekst, beelden, audio, video en PDF, met hulpmiddelen, gestructureerde uitvoer en een invoerlimiet van 1.048.576 tokens.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Gemini 3.6 Flash is Googles veelzijdige multimodale profiel voor programmeren, kenniswerk en uitvoering door agenten. Het bouwt voort op Gemini 3.5 Flash met nadruk op betere multimodale prestaties en tokenefficiëntie. Het model accepteert tekst, beelden, audio, video en PDF en geeft tekst terug. Een bruikbare opdracht kan code, een schermafbeelding en een eis combineren of een grafiek of visueel plan met schriftelijke voorwaarden vergelijken om een gecontroleerde uitleg of gerichte revisie te produceren.
De ontwikkelaarshandleiding benadrukt minder onnodige redeneerstappen, beurten en hulpmiddelaanroepen bij werk met meerdere stappen, naast gerichtere bewerkingen. Geef voor diagnose de waargenomen fout, de relevante bron en het gedrag dat ongewijzigd moet blijven. Vraag het model bij foutopsporing in een grafiek te onderzoeken waarom de verkeerde reeks wordt weergegeven, de betrokken gegevensomzetting te identificeren en één correctie voor te stellen met behoud van de omringende indeling. Het resultaat kan vervolgens worden vergeleken met de werkelijke invoergegevens en het vereiste grafiekgedrag.
Voorafgaande programmatische inspectie is een onderscheidend gedrag dat voor 3.6 wordt beschreven. De maker zegt dat het model een probleem vaker met diagnostische code onderzoekt voordat het wijzigingen aanbrengt. Dit kan een complex onderzoek helpen, maar de handleiding merkt op dat het extra verkennende stappen aan gewoon frontendwerk kan toevoegen. Geef aan of de taak onderzoek, een eenvoudige bewerking of een ontwerpvergelijking vereist. Lever de informatie die dat onderscheid duidelijk maakt en specificeer de toegestane acties voor de hulpmiddelen van de gekoppelde toepassing.
Ook ruimtelijk en multimodaal redeneren worden benadrukt: grafiekinterpretatie, omzetting van visuele bouwtekeningen en weblay-outs met meerdere elementen. Lever de relevante weergave of pagina’s aan, benoem wat geïnterpreteerd moet worden en vraag om het bewijs achter de conclusie. Voeg voor een ontwerptaak concrete indelings- en stijlrichtlijnen toe. De maker noemt een nadruk op functionele code en dat beoordelaars soms de visuele vormgeving van eerdere modellen verkozen, waardoor een expliciete visuele briefing nuttig is. Toets het resultaat aan het werkelijke diagram of de ontwerpeisen.
medium is het gedocumenteerde standaarddenkniveau. Googles modelspecifieke denktabel vermeldt minimal, low, medium en high; de migratiehandleiding voor 3.6 gebruikt medium of high in de inspanningsvoorbeelden. De exacte pagina vermeldt functieaanroepen, code-uitvoering, zoeken in bestanden, zoekgrounding, Maps-grounding, URL-context en gestructureerde uitvoer, met Computer Use als previewmogelijkheid. Definieer functie-invoer en het vereiste resultaat duidelijk. Een functie die door het model wordt geselecteerd, vereist een werkelijk toepassingsresultaat voordat een later antwoord op de uitkomst kan vertrouwen. Definieer voor een gestructureerde analyse het schema en het bronbewijs dat voor elke bevinding nodig is.
De 3.6-handleiding verandert de voorbereiding ten opzichte van eerdere Gemini-aanvragen. Ze verklaart de samplinginstellingen temperature, top-p en top-k verouderd, weigert een vooraf ingevulde laatste beurt met model-rol en beveelt systeeminstructies of gestructureerde uitvoer aan om het antwoord te sturen. De regels voor functieantwoorden koppelen een antwoord op identiteit en naam aan zijn aanroep en de Gemini 3-basis behoudt gedachtehandtekeningen bij gebruik over meerdere beurten. Een praktische voortzetting moet de ongewijzigde relevante geschiedenis en het hulpmiddelresultaat meenemen in plaats van een eerder antwoordvoorvoegsel na te bootsen.
De native kaart specificeert maximaal 1M invoercontext en 64K tekstuitvoer; de exacte API-tabel geeft 1.048.576 invoertokens en 65.536 uitvoertokens. Neem instructies, geschiedenis en media mee in het invoerbudget en vraag om uitvoer die bij de taak past. De producentpagina vermeldt ook caching, batch-, Flex- en Priority-verwerking. Houd bij het verwerken van onafhankelijke records de recordidentificatie en het resultaatformaat expliciet. De uitvoer is een tekstresultaat, ook wanneer het bewijs foto’s, audio of video omvat.
Mogelijke beperkingen omvatten hallucinaties en incidentele traagheid of time-outs. De kennisgrens van maart 2026 omvat domeinen waarvan de kennis tot januari 2025 beperkt blijft; voeg daarom nieuwer materiaal toe of gebruik een gedocumenteerde groundingwerkstroom wanneer actuele feiten belangrijk zijn. Controleer berekeningen, bronverwijzingen, visuele interpretaties en voorgestelde wijzigingen. De onderscheidende voorbereiding voor deze editie is een gerichte diagnostische briefing, een duidelijke afbakening van hulpmiddelen en expliciete ontwerpvoorwaarden, gevolgd door inspectie van het concrete resultaat.
POST /v1/chat/completionstexttext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten gemini-3.6-flash | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimumaantal items: 1 | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmessages[].content | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: Tekstgesprek | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametermessages | Contractberichtenarray met de structuur role/content |
Parameterfile_material | Contractwerkelijk UTF-8-document ingevoegd als letterlijke tekst; er wordt geen bestands-ID afgeleid |
Parameteroptional_controls | Contractstream |
Parametercontrol_scope | ContractTekstgesprek; stream is een booleaanse waarde en is standaard false. |
Parameteroutput_modalities | Contracttext |
Parameterhosted_operations | Contractfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Contractnull |
Methodealiasnamen: /chat/completions
Levenscyclus: synchronous_or_streamed
Stuur het exacte model-ID mee met messages.
Contextlengte is geen uitvoerlimiet.
Een tekstbestand kan letterlijke tekst aanleveren; beeld-, audio- en bestandsobjectinvoer vereisen een exacte koppeling.
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0015 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0075 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00015 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.0000833333333333334 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieNiveau 1 voor aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0015 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0075 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00015 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.0000833333333333334 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"gemini-3.6-flash","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model="gemini-3.6-flash", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\njson of SSE
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar elke keuze en de bijbehorende inhoud, toolaanroepen en redeneringen. Voeg in SSE delta’s samen per keuze-/toolindex en bewaar de uiteindelijke reden van beëindiging en de verbruiksgegevens.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldchoices[].index | Typeinteger |
Veldchoices[].message.content | Typestring|null |
Veldchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Veldchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Veldchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Veldchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Ailoot gemini-3.6-flash
Ailoot Ultra gemini-3.6-flash, google/gemini-3.6-flash
/chat/completions
gemini-3.6-flashGemini 3.6 Flash is Googles multimodale tekstmodel voor programmeren, ruimtelijke analyse en agenten met meerdere stappen. Het benadrukt diagnostische inspectie, gerichte bewerkingen en minder onnodige uitvoeringslussen. Het accepteert tekst, beelden, audio, video en PDF, met hulpmiddelen, gestructureerde uitvoer en een invoerlimiet van 1.048.576 tokens.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Gemini 3.6 Flash is Googles veelzijdige multimodale profiel voor programmeren, kenniswerk en uitvoering door agenten. Het bouwt voort op Gemini 3.5 Flash met nadruk op betere multimodale prestaties en tokenefficiëntie. Het model accepteert tekst, beelden, audio, video en PDF en geeft tekst terug. Een bruikbare opdracht kan code, een schermafbeelding en een eis combineren of een grafiek of visueel plan met schriftelijke voorwaarden vergelijken om een gecontroleerde uitleg of gerichte revisie te produceren.
De ontwikkelaarshandleiding benadrukt minder onnodige redeneerstappen, beurten en hulpmiddelaanroepen bij werk met meerdere stappen, naast gerichtere bewerkingen. Geef voor diagnose de waargenomen fout, de relevante bron en het gedrag dat ongewijzigd moet blijven. Vraag het model bij foutopsporing in een grafiek te onderzoeken waarom de verkeerde reeks wordt weergegeven, de betrokken gegevensomzetting te identificeren en één correctie voor te stellen met behoud van de omringende indeling. Het resultaat kan vervolgens worden vergeleken met de werkelijke invoergegevens en het vereiste grafiekgedrag.
Voorafgaande programmatische inspectie is een onderscheidend gedrag dat voor 3.6 wordt beschreven. De maker zegt dat het model een probleem vaker met diagnostische code onderzoekt voordat het wijzigingen aanbrengt. Dit kan een complex onderzoek helpen, maar de handleiding merkt op dat het extra verkennende stappen aan gewoon frontendwerk kan toevoegen. Geef aan of de taak onderzoek, een eenvoudige bewerking of een ontwerpvergelijking vereist. Lever de informatie die dat onderscheid duidelijk maakt en specificeer de toegestane acties voor de hulpmiddelen van de gekoppelde toepassing.
Ook ruimtelijk en multimodaal redeneren worden benadrukt: grafiekinterpretatie, omzetting van visuele bouwtekeningen en weblay-outs met meerdere elementen. Lever de relevante weergave of pagina’s aan, benoem wat geïnterpreteerd moet worden en vraag om het bewijs achter de conclusie. Voeg voor een ontwerptaak concrete indelings- en stijlrichtlijnen toe. De maker noemt een nadruk op functionele code en dat beoordelaars soms de visuele vormgeving van eerdere modellen verkozen, waardoor een expliciete visuele briefing nuttig is. Toets het resultaat aan het werkelijke diagram of de ontwerpeisen.
medium is het gedocumenteerde standaarddenkniveau. Googles modelspecifieke denktabel vermeldt minimal, low, medium en high; de migratiehandleiding voor 3.6 gebruikt medium of high in de inspanningsvoorbeelden. De exacte pagina vermeldt functieaanroepen, code-uitvoering, zoeken in bestanden, zoekgrounding, Maps-grounding, URL-context en gestructureerde uitvoer, met Computer Use als previewmogelijkheid. Definieer functie-invoer en het vereiste resultaat duidelijk. Een functie die door het model wordt geselecteerd, vereist een werkelijk toepassingsresultaat voordat een later antwoord op de uitkomst kan vertrouwen. Definieer voor een gestructureerde analyse het schema en het bronbewijs dat voor elke bevinding nodig is.
De 3.6-handleiding verandert de voorbereiding ten opzichte van eerdere Gemini-aanvragen. Ze verklaart de samplinginstellingen temperature, top-p en top-k verouderd, weigert een vooraf ingevulde laatste beurt met model-rol en beveelt systeeminstructies of gestructureerde uitvoer aan om het antwoord te sturen. De regels voor functieantwoorden koppelen een antwoord op identiteit en naam aan zijn aanroep en de Gemini 3-basis behoudt gedachtehandtekeningen bij gebruik over meerdere beurten. Een praktische voortzetting moet de ongewijzigde relevante geschiedenis en het hulpmiddelresultaat meenemen in plaats van een eerder antwoordvoorvoegsel na te bootsen.
De native kaart specificeert maximaal 1M invoercontext en 64K tekstuitvoer; de exacte API-tabel geeft 1.048.576 invoertokens en 65.536 uitvoertokens. Neem instructies, geschiedenis en media mee in het invoerbudget en vraag om uitvoer die bij de taak past. De producentpagina vermeldt ook caching, batch-, Flex- en Priority-verwerking. Houd bij het verwerken van onafhankelijke records de recordidentificatie en het resultaatformaat expliciet. De uitvoer is een tekstresultaat, ook wanneer het bewijs foto’s, audio of video omvat.
Mogelijke beperkingen omvatten hallucinaties en incidentele traagheid of time-outs. De kennisgrens van maart 2026 omvat domeinen waarvan de kennis tot januari 2025 beperkt blijft; voeg daarom nieuwer materiaal toe of gebruik een gedocumenteerde groundingwerkstroom wanneer actuele feiten belangrijk zijn. Controleer berekeningen, bronverwijzingen, visuele interpretaties en voorgestelde wijzigingen. De onderscheidende voorbereiding voor deze editie is een gerichte diagnostische briefing, een duidelijke afbakening van hulpmiddelen en expliciete ontwerpvoorwaarden, gevolgd door inspectie van het concrete resultaat.
POST /v1/messagestextjson, sse| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten gemini-3.6-flash | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten user, assistant | Standaard— |
Veldmessages[].content | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Tekst · UTF-8-tekst
messages[].content als tekenreeks
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Contractstream |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametertext_file_material | ContractLees het werkelijke UTF-8-document en plaats de tekst ervan in de aangegeven invoer of in de inhoudstekenreeks van een bericht. |
Levenscyclus: synchronous_or_streamed
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0015 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0075 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00015 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.0000833333333333334 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieNiveau 1 voor aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0015 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0075 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00015 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.0000833333333333334 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
{\n "model": "gemini-3.6-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gemini-3.6-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gemini-3.6-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON of SSE
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar alle inhoudsblokken, handtekeningen van redeneringen en werkelijke toolgebruik-ID’s. Voeg alle SSE-blokdelta’s samen; het eerste tekstblok is niet de volledige uitvoer.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldid | Typestring |
Veldmodel | Typestring |
Veldcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Veldstop_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Ailoot gemini-3.6-flash
Ailoot Ultra gemini-3.6-flash, google/gemini-3.6-flash
/chat/completions
google/gemini-3.6-flashGemini 3.6 Flash is Googles multimodale tekstmodel voor programmeren, ruimtelijke analyse en agenten met meerdere stappen. Het benadrukt diagnostische inspectie, gerichte bewerkingen en minder onnodige uitvoeringslussen. Het accepteert tekst, beelden, audio, video en PDF, met hulpmiddelen, gestructureerde uitvoer en een invoerlimiet van 1.048.576 tokens.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Gemini 3.6 Flash is Googles veelzijdige multimodale profiel voor programmeren, kenniswerk en uitvoering door agenten. Het bouwt voort op Gemini 3.5 Flash met nadruk op betere multimodale prestaties en tokenefficiëntie. Het model accepteert tekst, beelden, audio, video en PDF en geeft tekst terug. Een bruikbare opdracht kan code, een schermafbeelding en een eis combineren of een grafiek of visueel plan met schriftelijke voorwaarden vergelijken om een gecontroleerde uitleg of gerichte revisie te produceren.
De ontwikkelaarshandleiding benadrukt minder onnodige redeneerstappen, beurten en hulpmiddelaanroepen bij werk met meerdere stappen, naast gerichtere bewerkingen. Geef voor diagnose de waargenomen fout, de relevante bron en het gedrag dat ongewijzigd moet blijven. Vraag het model bij foutopsporing in een grafiek te onderzoeken waarom de verkeerde reeks wordt weergegeven, de betrokken gegevensomzetting te identificeren en één correctie voor te stellen met behoud van de omringende indeling. Het resultaat kan vervolgens worden vergeleken met de werkelijke invoergegevens en het vereiste grafiekgedrag.
Voorafgaande programmatische inspectie is een onderscheidend gedrag dat voor 3.6 wordt beschreven. De maker zegt dat het model een probleem vaker met diagnostische code onderzoekt voordat het wijzigingen aanbrengt. Dit kan een complex onderzoek helpen, maar de handleiding merkt op dat het extra verkennende stappen aan gewoon frontendwerk kan toevoegen. Geef aan of de taak onderzoek, een eenvoudige bewerking of een ontwerpvergelijking vereist. Lever de informatie die dat onderscheid duidelijk maakt en specificeer de toegestane acties voor de hulpmiddelen van de gekoppelde toepassing.
Ook ruimtelijk en multimodaal redeneren worden benadrukt: grafiekinterpretatie, omzetting van visuele bouwtekeningen en weblay-outs met meerdere elementen. Lever de relevante weergave of pagina’s aan, benoem wat geïnterpreteerd moet worden en vraag om het bewijs achter de conclusie. Voeg voor een ontwerptaak concrete indelings- en stijlrichtlijnen toe. De maker noemt een nadruk op functionele code en dat beoordelaars soms de visuele vormgeving van eerdere modellen verkozen, waardoor een expliciete visuele briefing nuttig is. Toets het resultaat aan het werkelijke diagram of de ontwerpeisen.
medium is het gedocumenteerde standaarddenkniveau. Googles modelspecifieke denktabel vermeldt minimal, low, medium en high; de migratiehandleiding voor 3.6 gebruikt medium of high in de inspanningsvoorbeelden. De exacte pagina vermeldt functieaanroepen, code-uitvoering, zoeken in bestanden, zoekgrounding, Maps-grounding, URL-context en gestructureerde uitvoer, met Computer Use als previewmogelijkheid. Definieer functie-invoer en het vereiste resultaat duidelijk. Een functie die door het model wordt geselecteerd, vereist een werkelijk toepassingsresultaat voordat een later antwoord op de uitkomst kan vertrouwen. Definieer voor een gestructureerde analyse het schema en het bronbewijs dat voor elke bevinding nodig is.
De 3.6-handleiding verandert de voorbereiding ten opzichte van eerdere Gemini-aanvragen. Ze verklaart de samplinginstellingen temperature, top-p en top-k verouderd, weigert een vooraf ingevulde laatste beurt met model-rol en beveelt systeeminstructies of gestructureerde uitvoer aan om het antwoord te sturen. De regels voor functieantwoorden koppelen een antwoord op identiteit en naam aan zijn aanroep en de Gemini 3-basis behoudt gedachtehandtekeningen bij gebruik over meerdere beurten. Een praktische voortzetting moet de ongewijzigde relevante geschiedenis en het hulpmiddelresultaat meenemen in plaats van een eerder antwoordvoorvoegsel na te bootsen.
De native kaart specificeert maximaal 1M invoercontext en 64K tekstuitvoer; de exacte API-tabel geeft 1.048.576 invoertokens en 65.536 uitvoertokens. Neem instructies, geschiedenis en media mee in het invoerbudget en vraag om uitvoer die bij de taak past. De producentpagina vermeldt ook caching, batch-, Flex- en Priority-verwerking. Houd bij het verwerken van onafhankelijke records de recordidentificatie en het resultaatformaat expliciet. De uitvoer is een tekstresultaat, ook wanneer het bewijs foto’s, audio of video omvat.
Mogelijke beperkingen omvatten hallucinaties en incidentele traagheid of time-outs. De kennisgrens van maart 2026 omvat domeinen waarvan de kennis tot januari 2025 beperkt blijft; voeg daarom nieuwer materiaal toe of gebruik een gedocumenteerde groundingwerkstroom wanneer actuele feiten belangrijk zijn. Controleer berekeningen, bronverwijzingen, visuele interpretaties en voorgestelde wijzigingen. De onderscheidende voorbereiding voor deze editie is een gerichte diagnostische briefing, een duidelijke afbakening van hulpmiddelen en expliciete ontwerpvoorwaarden, gevolgd door inspectie van het concrete resultaat.
POST /v1/chat/completionstexttext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten google/gemini-3.6-flash | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimumaantal items: 1 | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten Voorbeelden: system, user, assistant, tool, function Voorwaarden: Deze rollen worden expliciet weergegeven door compatibiliteitstypen in de broncode; de exacte rollenverzameling van het model blijft modelspecifiek. Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmessages[].content | Typestring|content_part[]|null | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].tool_call_id | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: role=tool; gebruik het werkelijk teruggegeven ID | Standaard— |
Veldmessages[].name | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].reasoning_content | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: Stuur de werkelijk teruggegeven redeneringen terug wanneer dit model ze gebruikt | Standaard— |
Veldmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmax_completion_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Veldstream_options.include_usage | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtemperature | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtop_p | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldstop | Typestring|string[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools | Typefunction_tool[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].type | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten function Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].function.name | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten Geldt wanneer: functietool opgegeven | Standaard— |
Veldtools[].function.description | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtools[].function.parameters | TypeJSON_schema | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtool_choice | Typestring|object | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldparallel_tool_calls | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldresponse_format | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldreasoning_effort | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldreasoning | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldservice_tier | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldinstructions | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Compatibiliteitsveld | Standaard— |
Veldfunctions | Typefunction[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldfunction_call | Typestring|object | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldprompt_cache_options | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmodalities | Typestring[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten text | Standaard— |
Veldprovider | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: provider.options wordt op deze Ultra-tekstroute geweigerd | Standaard— |
Veldcache_control.ttl | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: 1h wordt op de daadwerkelijke locaties voor promptcaching geweigerd | Standaard— |
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametermessages | Contractberichtenarray met de structuur role/content |
Parameterfile_material | Contractwerkelijk UTF-8-document ingevoegd als letterlijke tekst; er wordt geen bestands-ID afgeleid |
Parameteroptional_controls | Contractstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Contractmodelspecifiek; functietools van de gebruiker verschillen van gehoste tools |
Parameteroutput_modalities | Contracttext |
Parameterhosted_operations | Contractfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Contractnull |
Levenscyclus: synchronous_or_streamed
Stuur het exacte model-ID mee met messages.
Contextlengte is geen uitvoerlimiet.
Een tekstbestand kan letterlijke tekst aanleveren; beeld-, audio- en bestandsobjectinvoer vereisen een exacte koppeling.
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0015 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0075 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00015 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.0000833333333333334 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieNiveau 1 voor aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0015 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0075 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00015 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.0000833333333333334 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemini-3.6-flash", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='google/gemini-3.6-flash',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='google/gemini-3.6-flash',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson of SSE
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar elke keuze en de bijbehorende inhoud, toolaanroepen en redeneringen. Voeg in SSE delta’s samen per keuze-/toolindex en bewaar de uiteindelijke reden van beëindiging en de verbruiksgegevens.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldchoices[].index | Typeinteger |
Veldchoices[].message.content | Typestring|null |
Veldchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Veldchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Veldchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Veldchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Ailoot gemini-3.6-flash
Ailoot Ultra gemini-3.6-flash, google/gemini-3.6-flash
/chat/completions
google/gemini-3.6-flashGemini 3.6 Flash is Googles multimodale tekstmodel voor programmeren, ruimtelijke analyse en agenten met meerdere stappen. Het benadrukt diagnostische inspectie, gerichte bewerkingen en minder onnodige uitvoeringslussen. Het accepteert tekst, beelden, audio, video en PDF, met hulpmiddelen, gestructureerde uitvoer en een invoerlimiet van 1.048.576 tokens.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Gemini 3.6 Flash is Googles veelzijdige multimodale profiel voor programmeren, kenniswerk en uitvoering door agenten. Het bouwt voort op Gemini 3.5 Flash met nadruk op betere multimodale prestaties en tokenefficiëntie. Het model accepteert tekst, beelden, audio, video en PDF en geeft tekst terug. Een bruikbare opdracht kan code, een schermafbeelding en een eis combineren of een grafiek of visueel plan met schriftelijke voorwaarden vergelijken om een gecontroleerde uitleg of gerichte revisie te produceren.
De ontwikkelaarshandleiding benadrukt minder onnodige redeneerstappen, beurten en hulpmiddelaanroepen bij werk met meerdere stappen, naast gerichtere bewerkingen. Geef voor diagnose de waargenomen fout, de relevante bron en het gedrag dat ongewijzigd moet blijven. Vraag het model bij foutopsporing in een grafiek te onderzoeken waarom de verkeerde reeks wordt weergegeven, de betrokken gegevensomzetting te identificeren en één correctie voor te stellen met behoud van de omringende indeling. Het resultaat kan vervolgens worden vergeleken met de werkelijke invoergegevens en het vereiste grafiekgedrag.
Voorafgaande programmatische inspectie is een onderscheidend gedrag dat voor 3.6 wordt beschreven. De maker zegt dat het model een probleem vaker met diagnostische code onderzoekt voordat het wijzigingen aanbrengt. Dit kan een complex onderzoek helpen, maar de handleiding merkt op dat het extra verkennende stappen aan gewoon frontendwerk kan toevoegen. Geef aan of de taak onderzoek, een eenvoudige bewerking of een ontwerpvergelijking vereist. Lever de informatie die dat onderscheid duidelijk maakt en specificeer de toegestane acties voor de hulpmiddelen van de gekoppelde toepassing.
Ook ruimtelijk en multimodaal redeneren worden benadrukt: grafiekinterpretatie, omzetting van visuele bouwtekeningen en weblay-outs met meerdere elementen. Lever de relevante weergave of pagina’s aan, benoem wat geïnterpreteerd moet worden en vraag om het bewijs achter de conclusie. Voeg voor een ontwerptaak concrete indelings- en stijlrichtlijnen toe. De maker noemt een nadruk op functionele code en dat beoordelaars soms de visuele vormgeving van eerdere modellen verkozen, waardoor een expliciete visuele briefing nuttig is. Toets het resultaat aan het werkelijke diagram of de ontwerpeisen.
medium is het gedocumenteerde standaarddenkniveau. Googles modelspecifieke denktabel vermeldt minimal, low, medium en high; de migratiehandleiding voor 3.6 gebruikt medium of high in de inspanningsvoorbeelden. De exacte pagina vermeldt functieaanroepen, code-uitvoering, zoeken in bestanden, zoekgrounding, Maps-grounding, URL-context en gestructureerde uitvoer, met Computer Use als previewmogelijkheid. Definieer functie-invoer en het vereiste resultaat duidelijk. Een functie die door het model wordt geselecteerd, vereist een werkelijk toepassingsresultaat voordat een later antwoord op de uitkomst kan vertrouwen. Definieer voor een gestructureerde analyse het schema en het bronbewijs dat voor elke bevinding nodig is.
De 3.6-handleiding verandert de voorbereiding ten opzichte van eerdere Gemini-aanvragen. Ze verklaart de samplinginstellingen temperature, top-p en top-k verouderd, weigert een vooraf ingevulde laatste beurt met model-rol en beveelt systeeminstructies of gestructureerde uitvoer aan om het antwoord te sturen. De regels voor functieantwoorden koppelen een antwoord op identiteit en naam aan zijn aanroep en de Gemini 3-basis behoudt gedachtehandtekeningen bij gebruik over meerdere beurten. Een praktische voortzetting moet de ongewijzigde relevante geschiedenis en het hulpmiddelresultaat meenemen in plaats van een eerder antwoordvoorvoegsel na te bootsen.
De native kaart specificeert maximaal 1M invoercontext en 64K tekstuitvoer; de exacte API-tabel geeft 1.048.576 invoertokens en 65.536 uitvoertokens. Neem instructies, geschiedenis en media mee in het invoerbudget en vraag om uitvoer die bij de taak past. De producentpagina vermeldt ook caching, batch-, Flex- en Priority-verwerking. Houd bij het verwerken van onafhankelijke records de recordidentificatie en het resultaatformaat expliciet. De uitvoer is een tekstresultaat, ook wanneer het bewijs foto’s, audio of video omvat.
Mogelijke beperkingen omvatten hallucinaties en incidentele traagheid of time-outs. De kennisgrens van maart 2026 omvat domeinen waarvan de kennis tot januari 2025 beperkt blijft; voeg daarom nieuwer materiaal toe of gebruik een gedocumenteerde groundingwerkstroom wanneer actuele feiten belangrijk zijn. Controleer berekeningen, bronverwijzingen, visuele interpretaties en voorgestelde wijzigingen. De onderscheidende voorbereiding voor deze editie is een gerichte diagnostische briefing, een duidelijke afbakening van hulpmiddelen en expliciete ontwerpvoorwaarden, gevolgd door inspectie van het concrete resultaat.
POST /v1/messagestextjson, sse| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten google/gemini-3.6-flash | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten user, assistant | Standaard— |
Veldmessages[].content | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Tekst · UTF-8-tekst
messages[].content als tekenreeks
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Contractstream |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametertext_file_material | ContractLees het werkelijke UTF-8-document en plaats de tekst ervan in de aangegeven invoer of in de inhoudstekenreeks van een bericht. |
Levenscyclus: synchronous_or_streamed
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0015 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0075 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00015 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.0000833333333333334 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieNiveau 1 voor aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0015 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0075 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00015 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.0000833333333333334 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
{\n "model": "google/gemini-3.6-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-3.6-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-3.6-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON of SSE
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar alle inhoudsblokken, handtekeningen van redeneringen en werkelijke toolgebruik-ID’s. Voeg alle SSE-blokdelta’s samen; het eerste tekstblok is niet de volledige uitvoer.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldid | Typestring |
Veldmodel | Typestring |
Veldcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Veldstop_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Ailoot gemini-3.6-flash
Ailoot Ultra gemini-3.6-flash, google/gemini-3.6-flash
/chat/completions
Technisch voorbeeld in het Engels
Diagnose swapped chart series\n\nA chart receives [{month:'Jan', sales:20, returns:2}, {month:'Feb', sales:30, returns:3}], but its Sales series uses rows.map(r => r.returns). Identify the data-binding error and propose one correction. Keep the existing month labels and Returns series unchanged. Include a small assertion showing the expected Sales data without claiming the chart was rendered.One corrected series expression and a concrete assertion against the supplied data.Only the Sales binding changes, and its values come from sales rather than returns.