Gemini 3.7 Flash bouwt voort op de lijn van multimodale modellen met redeneren. Het is gebaseerd op Gemini 3.6 Flash en omvat wijzigingen in de redeneerbasis en ondersteuning voor agentgestuurd videobegrip. De toepassingen omvatten programmeren, complexe analyse van videomateriaal en processen met meerdere fasen.
Volgens de specificaties van Google begrijpt het model tekst, afbeeldingen, video, audio en PDF. In de huidige Ailoot API-catalogus vermelden de tekstmethoden tekst en afbeeldingen als invoer en tekst als uitvoer. Video, audio en PDF maken geen deel uit van deze invoer. De maximale verzoekomvang is 1 048 576 invoertokens en het antwoord 65 536 uitvoertokens. Het antwoord blijft tekstueel; zelfstandige generatie van een afbeelding of audio wordt niet ondersteund voor deze versie.
Thinking heeft drie ondersteunde niveaus: low, medium en high. In de door Google beschreven basismodelmodus is medium het standaardniveau. Deze waarden beschrijven het basismodel van Google; de modus en de beschikbaarheid van besturing via Ailoot API hangen af van de gekozen methode en modelvariant. Ze maken het mogelijk de intensiteit van extra redeneren te kiezen. minimal wordt bij Gemini 3.7 Flash niet ondersteund: deze parameter veroorzaakt een fout. Redeneerinstellingen beïnvloeden de werkmodus van het model, maar veranderen de ondersteunde uitvoermodaliteit niet.
Voor opeenvolgende taakuitvoering zijn functieaanroepen, code-uitvoering en gestructureerde antwoorden voorzien. Het model kan contextcaching, zoeken in bestanden, onderbouwing via zoekresultaten, Google Maps en inhoud van webadressen gebruiken. Batchverwerking wordt ondersteund. Computerinterfacebesturing wordt als een voorlopige mogelijkheid aangeduid; gebruik ervan vereist ondersteuning in de gekozen methode.
De stabiele versie gemini-3.7-flash is gepubliceerd in augustus 2026. De fabrikant geeft maart 2026 op als grens van de ingebouwde kennis, met de kanttekening dat de kennis op sommige gebieden nog op het niveau van januari 2025 kan liggen. Werken met externe gegevens en het begrijpen van aangeleverd materiaal verschillen van informatie die het model al kent.
Het model kan feiten verzinnen, afzonderlijke verzoeken langzaam uitvoeren of een time-out laten bereiken. Het is bedoeld voor complexe werkcycli, maar het vermogen om één actie uit te voeren vervangt niet de controle van het volledige procesresultaat. Bij multimodale invoer bestaat het resultaat uit tekstuele conclusies over de inhoud van het materiaal, niet uit een nieuw mediabestand.
", "aboutText": "Gemini 3.7 Flash bouwt voort op de lijn van multimodale modellen met redeneren. Het is gebaseerd op Gemini 3.6 Flash en omvat wijzigingen in de redeneerbasis en ondersteuning voor agentgestuurd videobegrip. De toepassingen omvatten programmeren, complexe analyse van videomateriaal en processen met meerdere fasen.\n\n### Invoer en tekstueel resultaat\n\nVolgens de specificaties van Google begrijpt het model **tekst, afbeeldingen, video, audio en PDF**. In de huidige Ailoot API-catalogus vermelden de tekstmethoden **tekst en afbeeldingen** als invoer en tekst als uitvoer. Video, audio en PDF maken geen deel uit van deze invoer. De maximale verzoekomvang is **1 048 576 invoertokens** en het antwoord **65 536 uitvoertokens**. Het antwoord blijft tekstueel; zelfstandige generatie van een afbeelding of audio wordt niet ondersteund voor deze versie.\n\n### Redeneren instellen\n\nThinking heeft drie ondersteunde niveaus: **`low`, `medium` en `high`**. In de door Google beschreven basismodelmodus is `medium` het standaardniveau. Deze waarden beschrijven het basismodel van Google; de modus en de beschikbaarheid van besturing via Ailoot API hangen af van de gekozen methode en modelvariant. Ze maken het mogelijk de intensiteit van extra redeneren te kiezen. `minimal` wordt bij Gemini 3.7 Flash **niet ondersteund**: deze parameter veroorzaakt een fout. Redeneerinstellingen beïnvloeden de werkmodus van het model, maar veranderen de ondersteunde uitvoermodaliteit niet.\n\nVoor opeenvolgende taakuitvoering zijn functieaanroepen, code-uitvoering en gestructureerde antwoorden voorzien. Het model kan contextcaching, zoeken in bestanden, onderbouwing via zoekresultaten, Google Maps en inhoud van webadressen gebruiken. Batchverwerking wordt ondersteund. Computerinterfacebesturing wordt als een voorlopige mogelijkheid aangeduid; gebruik ervan vereist ondersteuning in de gekozen methode.\n\n### Waar de grens ligt\n\nDe stabiele versie `gemini-3.7-flash` is gepubliceerd in augustus 2026. De fabrikant geeft maart 2026 op als grens van de ingebouwde kennis, met de kanttekening dat de kennis op sommige gebieden nog op het niveau van januari 2025 kan liggen. Werken met externe gegevens en het begrijpen van aangeleverd materiaal verschillen van informatie die het model al kent.\n\nHet model kan feiten verzinnen, afzonderlijke verzoeken langzaam uitvoeren of een time-out laten bereiken. Het is bedoeld voor complexe werkcycli, maar het vermogen om één actie uit te voeren vervangt niet de controle van het volledige procesresultaat. Bij multimodale invoer bestaat het resultaat uit tekstuele conclusies over de inhoud van het materiaal, niet uit een nieuw mediabestand.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisch voorbeeld in het Engels
Audit a staged document handoff\n\nReview this release plan: writer finishes at 10:00; reviewer needs 45 minutes after writing; publisher needs 20 minutes after approval; launch is fixed at 11:00. Can the plan meet launch? Give the earliest finish, the dependency that controls it and one change that would make the plan feasible without overlapping dependent work.A dependency timeline, a feasibility conclusion and one quantified schedule change.The calculation respects write-before-review-before-publication and checks the proposed change against 11:00.gemini-3.7-flash-mediumEen multimodaal model van Google met instelbaar redeneren voor programmeren, videobegrip en werkprocessen met meerdere stappen.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Gemini 3.7 Flash bouwt voort op de lijn van multimodale modellen met redeneren. Het is gebaseerd op Gemini 3.6 Flash en omvat wijzigingen in de redeneerbasis en ondersteuning voor agentgestuurd videobegrip. De toepassingen omvatten programmeren, complexe analyse van videomateriaal en processen met meerdere fasen.
Volgens de specificaties van Google begrijpt het model tekst, afbeeldingen, video, audio en PDF. In de huidige Ailoot API-catalogus vermelden de tekstmethoden tekst en afbeeldingen als invoer en tekst als uitvoer. Video, audio en PDF maken geen deel uit van deze invoer. De maximale verzoekomvang is 1 048 576 invoertokens en het antwoord 65 536 uitvoertokens. Het antwoord blijft tekstueel; zelfstandige generatie van een afbeelding of audio wordt niet ondersteund voor deze versie.
Thinking heeft drie ondersteunde niveaus: low, medium en high. In de door Google beschreven basismodelmodus is medium het standaardniveau. Deze waarden beschrijven het basismodel van Google; de modus en de beschikbaarheid van besturing via Ailoot API hangen af van de gekozen methode en modelvariant. Ze maken het mogelijk de intensiteit van extra redeneren te kiezen. minimal wordt bij Gemini 3.7 Flash niet ondersteund: deze parameter veroorzaakt een fout. Redeneerinstellingen beïnvloeden de werkmodus van het model, maar veranderen de ondersteunde uitvoermodaliteit niet.
Voor opeenvolgende taakuitvoering zijn functieaanroepen, code-uitvoering en gestructureerde antwoorden voorzien. Het model kan contextcaching, zoeken in bestanden, onderbouwing via zoekresultaten, Google Maps en inhoud van webadressen gebruiken. Batchverwerking wordt ondersteund. Computerinterfacebesturing wordt als een voorlopige mogelijkheid aangeduid; gebruik ervan vereist ondersteuning in de gekozen methode.
De stabiele versie gemini-3.7-flash is gepubliceerd in augustus 2026. De fabrikant geeft maart 2026 op als grens van de ingebouwde kennis, met de kanttekening dat de kennis op sommige gebieden nog op het niveau van januari 2025 kan liggen. Werken met externe gegevens en het begrijpen van aangeleverd materiaal verschillen van informatie die het model al kent.
Het model kan feiten verzinnen, afzonderlijke verzoeken langzaam uitvoeren of een time-out laten bereiken. Het is bedoeld voor complexe werkcycli, maar het vermogen om één actie uit te voeren vervangt niet de controle van het volledige procesresultaat. Bij multimodale invoer bestaat het resultaat uit tekstuele conclusies over de inhoud van het materiaal, niet uit een nieuw mediabestand.
POST /v1/messagestext, imagetext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten gemini-3.7-flash-medium | 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 →
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-3.7-flash-medium", "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-3.7-flash-medium", "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-3.7-flash-medium",\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-3.7-flash-medium",\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-3.7-flash-medium',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-3.7-flash-medium
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
gemini-3.7-flash-mediumEen multimodaal model van Google met instelbaar redeneren voor programmeren, videobegrip en werkprocessen met meerdere stappen.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Gemini 3.7 Flash bouwt voort op de lijn van multimodale modellen met redeneren. Het is gebaseerd op Gemini 3.6 Flash en omvat wijzigingen in de redeneerbasis en ondersteuning voor agentgestuurd videobegrip. De toepassingen omvatten programmeren, complexe analyse van videomateriaal en processen met meerdere fasen.
Volgens de specificaties van Google begrijpt het model tekst, afbeeldingen, video, audio en PDF. In de huidige Ailoot API-catalogus vermelden de tekstmethoden tekst en afbeeldingen als invoer en tekst als uitvoer. Video, audio en PDF maken geen deel uit van deze invoer. De maximale verzoekomvang is 1 048 576 invoertokens en het antwoord 65 536 uitvoertokens. Het antwoord blijft tekstueel; zelfstandige generatie van een afbeelding of audio wordt niet ondersteund voor deze versie.
Thinking heeft drie ondersteunde niveaus: low, medium en high. In de door Google beschreven basismodelmodus is medium het standaardniveau. Deze waarden beschrijven het basismodel van Google; de modus en de beschikbaarheid van besturing via Ailoot API hangen af van de gekozen methode en modelvariant. Ze maken het mogelijk de intensiteit van extra redeneren te kiezen. minimal wordt bij Gemini 3.7 Flash niet ondersteund: deze parameter veroorzaakt een fout. Redeneerinstellingen beïnvloeden de werkmodus van het model, maar veranderen de ondersteunde uitvoermodaliteit niet.
Voor opeenvolgende taakuitvoering zijn functieaanroepen, code-uitvoering en gestructureerde antwoorden voorzien. Het model kan contextcaching, zoeken in bestanden, onderbouwing via zoekresultaten, Google Maps en inhoud van webadressen gebruiken. Batchverwerking wordt ondersteund. Computerinterfacebesturing wordt als een voorlopige mogelijkheid aangeduid; gebruik ervan vereist ondersteuning in de gekozen methode.
De stabiele versie gemini-3.7-flash is gepubliceerd in augustus 2026. De fabrikant geeft maart 2026 op als grens van de ingebouwde kennis, met de kanttekening dat de kennis op sommige gebieden nog op het niveau van januari 2025 kan liggen. Werken met externe gegevens en het begrijpen van aangeleverd materiaal verschillen van informatie die het model al kent.
Het model kan feiten verzinnen, afzonderlijke verzoeken langzaam uitvoeren of een time-out laten bereiken. Het is bedoeld voor complexe werkcycli, maar het vermogen om één actie uit te voeren vervangt niet de controle van het volledige procesresultaat. Bij multimodale invoer bestaat het resultaat uit tekstuele conclusies over de inhoud van het materiaal, niet uit een nieuw mediabestand.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldpath.model | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten gemini-3.7-flash-medium | 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 →
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-3.7-flash-medium: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-3.7-flash-medium: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-3.7-flash-medium", 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-3.7-flash-medium", 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-3.7-flash-medium',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-3.7-flash-medium
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
Technisch voorbeeld in het Engels
Audit a staged document handoff\n\nReview this release plan: writer finishes at 10:00; reviewer needs 45 minutes after writing; publisher needs 20 minutes after approval; launch is fixed at 11:00. Can the plan meet launch? Give the earliest finish, the dependency that controls it and one change that would make the plan feasible without overlapping dependent work.A dependency timeline, a feasibility conclusion and one quantified schedule change.The calculation respects write-before-review-before-publication and checks the proposed change against 11:00.