Gemini 3.8 Flash is bedoeld voor lange software-engineeringtaken, agentprocessen en complexe kennistaken. Google beschrijft het als een ontwikkeling van Gemini 3.7 Flash, met de nadruk op processen waarin de oplossing niet bij één antwoord eindigt: het model keert terug naar het materiaal, gebruikt tools en zet de reeks stappen voort.
Google noemt tekst, afbeeldingen, video, audio en PDF als invoer. 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 invoergrens is 1 048 576 tokens en de uitvoergrens 65 536 tokens. Het model maakt een tekstueel resultaat, waaronder programmacode en gestructureerde gegevens. Het maken van afbeeldingen en audio behoort niet tot de mogelijkheden van deze specifieke versie.
De Thinking-niveaus low, medium en high worden ondersteund. 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. minimal wordt niet ondersteund en veroorzaakt een fout. Instelbare inspanning helpt een modus te kiezen die past bij de complexiteit van een fase, maar bij hoge inspanning gebruikt het model soms meer tokens om de taak uit te voeren.
De mogelijkheden omvatten functieaanroepen, code-uitvoering, gestructureerde antwoorden en contextcaching. Zoeken in bestanden, onderbouwing via zoekresultaten, Google Maps en het lezen van de inhoud van webadressen zijn beschikbaar. Batchverwerking wordt ondersteund. Computerinterfacebesturing heeft een voorlopige status; die maakt niet van elke modelaanroep een volledige manier om een computer te besturen.
De fabrikant benadrukt software-engineering, agentopdrachten en complexe informatieprocessen. Een lange context maakt het mogelijk groot materiaal aan te leveren en toolmogelijkheden maken meerdere verbonden fasen mogelijk. Deze kenmerken beschrijven de modelmogelijkheden; specifieke opties en invoergegevens worden bepaald door de ondersteunde aanroepmethode.
De versie is in september 2026 als stabiel gepubliceerd. De aangekondigde kennisgrens is maart 2026, maar de informatie op bepaalde gebieden kan nog op het niveau van januari 2025 liggen. Verzonnen feiten, vertragingen en time-outs zijn mogelijk. Meer redeneren sluit fouten niet uit, en een laag inspanningsniveau is geen belofte van een bepaalde antwoordtijd.
", "aboutText": "Gemini 3.8 Flash is bedoeld voor lange software-engineeringtaken, agentprocessen en complexe kennistaken. Google beschrijft het als een ontwikkeling van Gemini 3.7 Flash, met de nadruk op processen waarin de oplossing niet bij één antwoord eindigt: het model keert terug naar het materiaal, gebruikt tools en zet de reeks stappen voort.\n\n### Materiaal dat kan worden geanalyseerd\n\nGoogle noemt **tekst, afbeeldingen, video, audio en PDF** als invoer. 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 invoergrens is **1 048 576 tokens** en de uitvoergrens **65 536 tokens**. Het model maakt een tekstueel resultaat, waaronder programmacode en gestructureerde gegevens. Het maken van afbeeldingen en audio behoort niet tot de mogelijkheden van deze specifieke versie.\n\n### Redeneren en tools\n\nDe Thinking-niveaus **`low`, `medium` en `high`** worden ondersteund. 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. `minimal` wordt niet ondersteund en veroorzaakt een fout. Instelbare inspanning helpt een modus te kiezen die past bij de complexiteit van een fase, maar bij hoge inspanning gebruikt het model soms meer tokens om de taak uit te voeren.\n\nDe mogelijkheden omvatten functieaanroepen, code-uitvoering, gestructureerde antwoorden en contextcaching. Zoeken in bestanden, onderbouwing via zoekresultaten, Google Maps en het lezen van de inhoud van webadressen zijn beschikbaar. Batchverwerking wordt ondersteund. Computerinterfacebesturing heeft een voorlopige status; die maakt niet van elke modelaanroep een volledige manier om een computer te besturen.\n\n### Doel en beperkingen\n\nDe fabrikant benadrukt software-engineering, agentopdrachten en complexe informatieprocessen. Een lange context maakt het mogelijk groot materiaal aan te leveren en toolmogelijkheden maken meerdere verbonden fasen mogelijk. Deze kenmerken beschrijven de modelmogelijkheden; specifieke opties en invoergegevens worden bepaald door de ondersteunde aanroepmethode.\n\nDe versie is in september 2026 als stabiel gepubliceerd. De aangekondigde kennisgrens is maart 2026, maar de informatie op bepaalde gebieden kan nog op het niveau van januari 2025 liggen. Verzonnen feiten, vertragingen en time-outs zijn mogelijk. Meer redeneren sluit fouten niet uit, en een laag inspanningsniveau is geen belofte van een bepaalde antwoordtijd.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisch voorbeeld in het Engels
Refactor a shared discount rule\n\nThree modules compute a discount independently. Cart uses subtotal >= 100; checkout uses subtotal > 100; invoice uses subtotal >= 100. The approved rule is 10% off at or above 100, with no stacking. Propose a shared implementation and rollout order, then specify tests for 99.99, 100 and repeated application. Preserve invoice history.A refactoring proposal with one shared rule, per-module integration steps and boundary/idempotency test cases.Check that exactly 100 qualifies, the discount is applied once and historical invoices are not recalculated.gemini-3.8-flash-tieredEen multimodaal model van Google voor langdurige software-engineering, autonome agents en complexe kennistaken.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Gemini 3.8 Flash is bedoeld voor lange software-engineeringtaken, agentprocessen en complexe kennistaken. Google beschrijft het als een ontwikkeling van Gemini 3.7 Flash, met de nadruk op processen waarin de oplossing niet bij één antwoord eindigt: het model keert terug naar het materiaal, gebruikt tools en zet de reeks stappen voort.
Google noemt tekst, afbeeldingen, video, audio en PDF als invoer. 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 invoergrens is 1 048 576 tokens en de uitvoergrens 65 536 tokens. Het model maakt een tekstueel resultaat, waaronder programmacode en gestructureerde gegevens. Het maken van afbeeldingen en audio behoort niet tot de mogelijkheden van deze specifieke versie.
De Thinking-niveaus low, medium en high worden ondersteund. 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. minimal wordt niet ondersteund en veroorzaakt een fout. Instelbare inspanning helpt een modus te kiezen die past bij de complexiteit van een fase, maar bij hoge inspanning gebruikt het model soms meer tokens om de taak uit te voeren.
De mogelijkheden omvatten functieaanroepen, code-uitvoering, gestructureerde antwoorden en contextcaching. Zoeken in bestanden, onderbouwing via zoekresultaten, Google Maps en het lezen van de inhoud van webadressen zijn beschikbaar. Batchverwerking wordt ondersteund. Computerinterfacebesturing heeft een voorlopige status; die maakt niet van elke modelaanroep een volledige manier om een computer te besturen.
De fabrikant benadrukt software-engineering, agentopdrachten en complexe informatieprocessen. Een lange context maakt het mogelijk groot materiaal aan te leveren en toolmogelijkheden maken meerdere verbonden fasen mogelijk. Deze kenmerken beschrijven de modelmogelijkheden; specifieke opties en invoergegevens worden bepaald door de ondersteunde aanroepmethode.
De versie is in september 2026 als stabiel gepubliceerd. De aangekondigde kennisgrens is maart 2026, maar de informatie op bepaalde gebieden kan nog op het niveau van januari 2025 liggen. Verzonnen feiten, vertragingen en time-outs zijn mogelijk. Meer redeneren sluit fouten niet uit, en een laag inspanningsniveau is geen belofte van een bepaalde antwoordtijd.
POST /v1/messagestext, imagetext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten gemini-3.8-flash-tiered | 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-3.8-flash-tiered", "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-3.8-flash-tiered", "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-3.8-flash-tiered",\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-3.8-flash-tiered",\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-3.8-flash-tiered',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-3.8-flash-tiered
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
gemini-3.8-flash-tieredEen multimodaal model van Google voor langdurige software-engineering, autonome agents en complexe kennistaken.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Gemini 3.8 Flash is bedoeld voor lange software-engineeringtaken, agentprocessen en complexe kennistaken. Google beschrijft het als een ontwikkeling van Gemini 3.7 Flash, met de nadruk op processen waarin de oplossing niet bij één antwoord eindigt: het model keert terug naar het materiaal, gebruikt tools en zet de reeks stappen voort.
Google noemt tekst, afbeeldingen, video, audio en PDF als invoer. 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 invoergrens is 1 048 576 tokens en de uitvoergrens 65 536 tokens. Het model maakt een tekstueel resultaat, waaronder programmacode en gestructureerde gegevens. Het maken van afbeeldingen en audio behoort niet tot de mogelijkheden van deze specifieke versie.
De Thinking-niveaus low, medium en high worden ondersteund. 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. minimal wordt niet ondersteund en veroorzaakt een fout. Instelbare inspanning helpt een modus te kiezen die past bij de complexiteit van een fase, maar bij hoge inspanning gebruikt het model soms meer tokens om de taak uit te voeren.
De mogelijkheden omvatten functieaanroepen, code-uitvoering, gestructureerde antwoorden en contextcaching. Zoeken in bestanden, onderbouwing via zoekresultaten, Google Maps en het lezen van de inhoud van webadressen zijn beschikbaar. Batchverwerking wordt ondersteund. Computerinterfacebesturing heeft een voorlopige status; die maakt niet van elke modelaanroep een volledige manier om een computer te besturen.
De fabrikant benadrukt software-engineering, agentopdrachten en complexe informatieprocessen. Een lange context maakt het mogelijk groot materiaal aan te leveren en toolmogelijkheden maken meerdere verbonden fasen mogelijk. Deze kenmerken beschrijven de modelmogelijkheden; specifieke opties en invoergegevens worden bepaald door de ondersteunde aanroepmethode.
De versie is in september 2026 als stabiel gepubliceerd. De aangekondigde kennisgrens is maart 2026, maar de informatie op bepaalde gebieden kan nog op het niveau van januari 2025 liggen. Verzonnen feiten, vertragingen en time-outs zijn mogelijk. Meer redeneren sluit fouten niet uit, en een laag inspanningsniveau is geen belofte van een bepaalde antwoordtijd.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldpath.model | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten gemini-3.8-flash-tiered | 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-3.8-flash-tiered: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-3.8-flash-tiered: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-3.8-flash-tiered", 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-3.8-flash-tiered", 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-3.8-flash-tiered',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-3.8-flash-tiered
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
Technisch voorbeeld in het Engels
Refactor a shared discount rule\n\nThree modules compute a discount independently. Cart uses subtotal >= 100; checkout uses subtotal > 100; invoice uses subtotal >= 100. The approved rule is 10% off at or above 100, with no stacking. Propose a shared implementation and rollout order, then specify tests for 99.99, 100 and repeated application. Preserve invoice history.A refactoring proposal with one shared rule, per-module integration steps and boundary/idempotency test cases.Check that exactly 100 qualifies, the discount is applied once and historical invoices are not recalculated.