Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools is Googles gespecialiseerde variant voor agentwerkstromen die terminalopdrachten met aangepaste hulpmiddelen combineren. Het onderscheidende gedrag is voorrang geven aan door de toepassing gedefinieerde hulpmiddelen, waarbij de fabrikant view_file en search_code als voorbeelden geeft. Het is een afzonderlijk benoemde variant van Gemini 3.1 Pro Preview, geen ander label voor elke Pro-aanvraag. Een bruikbare taak vertrouwt op het juiste hulpmiddel om bewijs te verkrijgen voordat het uiteindelijke tekstresultaat wordt voorbereid.
De Pro Preview-lijn accepteert tekst, beelden, video, audio en PDF en geeft tekst terug. De maker vermeldt voor die lijn een invoerlimiet van 1.048.576 tokens en een uitvoerlimiet van 65.536 tokens. Een repositoryonderzoek kan bronbestanden, schriftelijke eisen en een interfaceschermafbeelding combineren; een documentwerkstroom kan pagina’s en vragen combineren. Label de bronnen en definieer het eindresultaat zodat het grote invoerbudget een specifieke taak ondersteunt in plaats van een ongerichte archiefdump.
Definieer voor een softwareagent het doel, de beschikbare hulpmiddelen en de afbakening van de gevraagde wijziging. Een aangepast zoekhulpmiddel kan overeenkomende bestandslocaties teruggeven, terwijl een hulpmiddel om bestanden te lezen de exacte relevante inhoud levert. Specificeer de geaccepteerde argumenten en teruggegeven velden. De toepassing voert een geaccepteerde aanroep uit en geeft het resultaat door aan het model, dat op basis van wat werkelijk is gebeurd de volgende stap kan kiezen. Een teruggegeven pad is bewijs van een zoekresultaat, geen bewijs dat het bestand is gewijzigd of een test is uitgevoerd.
De Custom Tools-variant is bedoeld voor gevallen waarin die gespecialiseerde acties voorrang moeten krijgen boven het gebruik van een algemene bash-opdracht. Een agent kan bijvoorbeeld eerst de implementatie van een benoemd gedrag zoeken, de bijbehorende bestanden lezen, die met de eis van de gebruiker vergelijken en daarna een afgebakende wijziging voorstellen. Definieer welke interfaces en welk gedrag intact moeten blijven en vraag om een eindlijst van voorgestelde wijzigingen met de gebruikte broninformatie. Geef het werkelijke resultaat van een gecontroleerde testrunner terug als die beschikbaar is voordat u om een conclusie over de wijziging vraagt.
De 3.1 Pro-documentatie van de maker omvat denken, gestructureerde uitvoer en functieaanroepen, naast code-uitvoering, zoekgrounding, Google Maps-grounding, URL-context en caching. De vermelding van zoeken in bestanden is expliciet beperkt tot Google AI Studio. De beschikbaarheid van hulpmiddelen maakt dus deel uit van de gekozen producentinterface en toepassingsconfiguratie. De bijzondere voorkeur van de variant voor aangepaste hulpmiddelen levert die hulpmiddelen niet zelf en voert geen externe bewerking uit. Bewaar voor elke voltooide toepassingsactie een record van de functienaam, gevalideerde argumenten en het resultaat.
De Gemini 3-handleiding beschrijft de denkniveaus low, medium en high voor 3.1 Pro, met high als standaard. Dit zijn relatieve analyseruimtes, geen strikte tokengaranties. Kies het niveau op basis van de taak en geef directe instructies in plaats van ingewikkelde promptrituelen. Als gestructureerde uitvoer vereist is, definieer dan de velden, typen en regels voor ontbrekende waarden. Het eindrecord voor een implementatieverslag kan de onderzochte bestanden, het vereiste gedrag, de voorgestelde wijziging en de resterende vragen benoemen. Controleer of elk item uit de werkelijke hulpmiddel- of bronresultaten volgt.
Agenten met meerdere beurten moeten het gesprek en de vereiste redeneercontext behouden. De handleiding van de maker legt gedachtehandtekeningen uit en onderscheidt beheerde toestandhoudende geschiedenis van handmatig beheerde stateloze geschiedenis. Gebruik de gedocumenteerde werkwijze in de geselecteerde interface, vooral wanneer u na een hulpmiddelresultaat verdergaat. Plaats bij lang bronmateriaal de specifieke vraag na de context en koppel het gevraagde antwoord daaraan. De handleiding beveelt ook de standaard temperature van 1.0 aan in plaats van een instelling met lage temperatuur over te nemen die bij complexe taken lussen kan veroorzaken.
De fabrikant waarschuwt dat de kwaliteit kan schommelen in toepassingen die niet van aangepaste hulpmiddelen profiteren. Dit is een betekenisvolle selectiegrens: gebruik dit profiel voor een hulpmiddelgerichte agent in plaats van een algemene verbetering voor elke afzonderlijke prompt aan te nemen. De tekstuitvoer kan een plan, codevoorstel, uitleg of gestructureerd resultaat zijn; beeld- of audio-invoer maakt de variant geen mediagenerator. Inspecteer voorgestelde code, controleer berekeningen en onderscheid bevestigde bewerkingen van suggesties. Behoud de exacte Custom Tools-modelidentiteit bij de taak, hulpmiddeldefinities en teruggegeven bewijs zodat een latere voortzetting een concrete basis heeft.
", "aboutText": "Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools is Googles gespecialiseerde variant voor agentwerkstromen die terminalopdrachten met aangepaste hulpmiddelen combineren. Het onderscheidende gedrag is voorrang geven aan door de toepassing gedefinieerde hulpmiddelen, waarbij de fabrikant view_file en search_code als voorbeelden geeft. Het is een afzonderlijk benoemde variant van Gemini 3.1 Pro Preview, geen ander label voor elke Pro-aanvraag. Een bruikbare taak vertrouwt op het juiste hulpmiddel om bewijs te verkrijgen voordat het uiteindelijke tekstresultaat wordt voorbereid.\n\nDe Pro Preview-lijn accepteert tekst, beelden, video, audio en PDF en geeft tekst terug. De maker vermeldt voor die lijn een invoerlimiet van 1.048.576 tokens en een uitvoerlimiet van 65.536 tokens. Een repositoryonderzoek kan bronbestanden, schriftelijke eisen en een interfaceschermafbeelding combineren; een documentwerkstroom kan pagina’s en vragen combineren. Label de bronnen en definieer het eindresultaat zodat het grote invoerbudget een specifieke taak ondersteunt in plaats van een ongerichte archiefdump.\n\nDefinieer voor een softwareagent het doel, de beschikbare hulpmiddelen en de afbakening van de gevraagde wijziging. Een aangepast zoekhulpmiddel kan overeenkomende bestandslocaties teruggeven, terwijl een hulpmiddel om bestanden te lezen de exacte relevante inhoud levert. Specificeer de geaccepteerde argumenten en teruggegeven velden. De toepassing voert een geaccepteerde aanroep uit en geeft het resultaat door aan het model, dat op basis van wat werkelijk is gebeurd de volgende stap kan kiezen. Een teruggegeven pad is bewijs van een zoekresultaat, geen bewijs dat het bestand is gewijzigd of een test is uitgevoerd.\n\nDe Custom Tools-variant is bedoeld voor gevallen waarin die gespecialiseerde acties voorrang moeten krijgen boven het gebruik van een algemene bash-opdracht. Een agent kan bijvoorbeeld eerst de implementatie van een benoemd gedrag zoeken, de bijbehorende bestanden lezen, die met de eis van de gebruiker vergelijken en daarna een afgebakende wijziging voorstellen. Definieer welke interfaces en welk gedrag intact moeten blijven en vraag om een eindlijst van voorgestelde wijzigingen met de gebruikte broninformatie. Geef het werkelijke resultaat van een gecontroleerde testrunner terug als die beschikbaar is voordat u om een conclusie over de wijziging vraagt.\n\nDe 3.1 Pro-documentatie van de maker omvat denken, gestructureerde uitvoer en functieaanroepen, naast code-uitvoering, zoekgrounding, Google Maps-grounding, URL-context en caching. De vermelding van zoeken in bestanden is expliciet beperkt tot Google AI Studio. De beschikbaarheid van hulpmiddelen maakt dus deel uit van de gekozen producentinterface en toepassingsconfiguratie. De bijzondere voorkeur van de variant voor aangepaste hulpmiddelen levert die hulpmiddelen niet zelf en voert geen externe bewerking uit. Bewaar voor elke voltooide toepassingsactie een record van de functienaam, gevalideerde argumenten en het resultaat.\n\nDe Gemini 3-handleiding beschrijft de denkniveaus low, medium en high voor 3.1 Pro, met high als standaard. Dit zijn relatieve analyseruimtes, geen strikte tokengaranties. Kies het niveau op basis van de taak en geef directe instructies in plaats van ingewikkelde promptrituelen. Als gestructureerde uitvoer vereist is, definieer dan de velden, typen en regels voor ontbrekende waarden. Het eindrecord voor een implementatieverslag kan de onderzochte bestanden, het vereiste gedrag, de voorgestelde wijziging en de resterende vragen benoemen. Controleer of elk item uit de werkelijke hulpmiddel- of bronresultaten volgt.\n\nAgenten met meerdere beurten moeten het gesprek en de vereiste redeneercontext behouden. De handleiding van de maker legt gedachtehandtekeningen uit en onderscheidt beheerde toestandhoudende geschiedenis van handmatig beheerde stateloze geschiedenis. Gebruik de gedocumenteerde werkwijze in de geselecteerde interface, vooral wanneer u na een hulpmiddelresultaat verdergaat. Plaats bij lang bronmateriaal de specifieke vraag na de context en koppel het gevraagde antwoord daaraan. De handleiding beveelt ook de standaard temperature van 1.0 aan in plaats van een instelling met lage temperatuur over te nemen die bij complexe taken lussen kan veroorzaken.\n\nDe fabrikant waarschuwt dat de kwaliteit kan schommelen in toepassingen die niet van aangepaste hulpmiddelen profiteren. Dit is een betekenisvolle selectiegrens: gebruik dit profiel voor een hulpmiddelgerichte agent in plaats van een algemene verbetering voor elke afzonderlijke prompt aan te nemen. De tekstuitvoer kan een plan, codevoorstel, uitleg of gestructureerd resultaat zijn; beeld- of audio-invoer maakt de variant geen mediagenerator. Inspecteer voorgestelde code, controleer berekeningen en onderscheid bevestigde bewerkingen van suggesties. Behoud de exacte Custom Tools-modelidentiteit bij de taak, hulpmiddeldefinities en teruggegeven bewijs zodat een latere voortzetting een concrete basis heeft.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisch voorbeeld in het Engels
Interpret custom-tool evidence\n\nUse this supplied tool transcript. search_code returned settings.py:12 and view_file returned: 'RETRY_LIMIT = 3'. No edit or test result is present. Requirement: increase the retry limit to five. Return the examined file, the exact proposed edit and the remaining check. Distinguish the retrieved value from actions that have not occurred.A file-linked proposed edit and an explicitly unexecuted validation step.The answer must not claim that settings.py was changed or a test passed.google/gemini-3.1-pro-preview-customtoolsGemini 3.1 Pro Preview Custom Tools is een afzonderlijke agentgerichte variant die door toepassingen gedefinieerde hulpmiddelen naast terminalopdrachten prioriteit geeft. Gebruik het wanneer acties zoals bestanden lezen of code doorzoeken een taak met meerdere stappen moeten sturen, waarbij de toepassing elk hulpmiddel uitvoert en het resultaat teruggeeft.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools is Googles gespecialiseerde variant voor agentwerkstromen die terminalopdrachten met aangepaste hulpmiddelen combineren. Het onderscheidende gedrag is voorrang geven aan door de toepassing gedefinieerde hulpmiddelen, waarbij de fabrikant view_file en search_code als voorbeelden geeft. Het is een afzonderlijk benoemde variant van Gemini 3.1 Pro Preview, geen ander label voor elke Pro-aanvraag. Een bruikbare taak vertrouwt op het juiste hulpmiddel om bewijs te verkrijgen voordat het uiteindelijke tekstresultaat wordt voorbereid.
De Pro Preview-lijn accepteert tekst, beelden, video, audio en PDF en geeft tekst terug. De maker vermeldt voor die lijn een invoerlimiet van 1.048.576 tokens en een uitvoerlimiet van 65.536 tokens. Een repositoryonderzoek kan bronbestanden, schriftelijke eisen en een interfaceschermafbeelding combineren; een documentwerkstroom kan pagina’s en vragen combineren. Label de bronnen en definieer het eindresultaat zodat het grote invoerbudget een specifieke taak ondersteunt in plaats van een ongerichte archiefdump.
Definieer voor een softwareagent het doel, de beschikbare hulpmiddelen en de afbakening van de gevraagde wijziging. Een aangepast zoekhulpmiddel kan overeenkomende bestandslocaties teruggeven, terwijl een hulpmiddel om bestanden te lezen de exacte relevante inhoud levert. Specificeer de geaccepteerde argumenten en teruggegeven velden. De toepassing voert een geaccepteerde aanroep uit en geeft het resultaat door aan het model, dat op basis van wat werkelijk is gebeurd de volgende stap kan kiezen. Een teruggegeven pad is bewijs van een zoekresultaat, geen bewijs dat het bestand is gewijzigd of een test is uitgevoerd.
De Custom Tools-variant is bedoeld voor gevallen waarin die gespecialiseerde acties voorrang moeten krijgen boven het gebruik van een algemene bash-opdracht. Een agent kan bijvoorbeeld eerst de implementatie van een benoemd gedrag zoeken, de bijbehorende bestanden lezen, die met de eis van de gebruiker vergelijken en daarna een afgebakende wijziging voorstellen. Definieer welke interfaces en welk gedrag intact moeten blijven en vraag om een eindlijst van voorgestelde wijzigingen met de gebruikte broninformatie. Geef het werkelijke resultaat van een gecontroleerde testrunner terug als die beschikbaar is voordat u om een conclusie over de wijziging vraagt.
De 3.1 Pro-documentatie van de maker omvat denken, gestructureerde uitvoer en functieaanroepen, naast code-uitvoering, zoekgrounding, Google Maps-grounding, URL-context en caching. De vermelding van zoeken in bestanden is expliciet beperkt tot Google AI Studio. De beschikbaarheid van hulpmiddelen maakt dus deel uit van de gekozen producentinterface en toepassingsconfiguratie. De bijzondere voorkeur van de variant voor aangepaste hulpmiddelen levert die hulpmiddelen niet zelf en voert geen externe bewerking uit. Bewaar voor elke voltooide toepassingsactie een record van de functienaam, gevalideerde argumenten en het resultaat.
De Gemini 3-handleiding beschrijft de denkniveaus low, medium en high voor 3.1 Pro, met high als standaard. Dit zijn relatieve analyseruimtes, geen strikte tokengaranties. Kies het niveau op basis van de taak en geef directe instructies in plaats van ingewikkelde promptrituelen. Als gestructureerde uitvoer vereist is, definieer dan de velden, typen en regels voor ontbrekende waarden. Het eindrecord voor een implementatieverslag kan de onderzochte bestanden, het vereiste gedrag, de voorgestelde wijziging en de resterende vragen benoemen. Controleer of elk item uit de werkelijke hulpmiddel- of bronresultaten volgt.
Agenten met meerdere beurten moeten het gesprek en de vereiste redeneercontext behouden. De handleiding van de maker legt gedachtehandtekeningen uit en onderscheidt beheerde toestandhoudende geschiedenis van handmatig beheerde stateloze geschiedenis. Gebruik de gedocumenteerde werkwijze in de geselecteerde interface, vooral wanneer u na een hulpmiddelresultaat verdergaat. Plaats bij lang bronmateriaal de specifieke vraag na de context en koppel het gevraagde antwoord daaraan. De handleiding beveelt ook de standaard temperature van 1.0 aan in plaats van een instelling met lage temperatuur over te nemen die bij complexe taken lussen kan veroorzaken.
De fabrikant waarschuwt dat de kwaliteit kan schommelen in toepassingen die niet van aangepaste hulpmiddelen profiteren. Dit is een betekenisvolle selectiegrens: gebruik dit profiel voor een hulpmiddelgerichte agent in plaats van een algemene verbetering voor elke afzonderlijke prompt aan te nemen. De tekstuitvoer kan een plan, codevoorstel, uitleg of gestructureerd resultaat zijn; beeld- of audio-invoer maakt de variant geen mediagenerator. Inspecteer voorgestelde code, controleer berekeningen en onderscheid bevestigde bewerkingen van suggesties. Behoud de exacte Custom Tools-modelidentiteit bij de taak, hulpmiddeldefinities en teruggegeven bewijs zodat een latere voortzetting een concrete basis heeft.
POST /v1/chat/completionstexttext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten google/gemini-3.1-pro-preview-customtools | 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 $0.004 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.024 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.0004 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.00075 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens voor redeneren $0.024 / 1K tokens |
| ConfiguratieNiveau 1 voor aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en met200.000 | Kosten Invoer · Invoertokens $0.004 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.024 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.0004 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.00075 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieNiveau 2 voor aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan200.000 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.008 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.036 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.0008 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.00075 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemini-3.1-pro-preview-customtools", "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-3.1-pro-preview-customtools',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-3.1-pro-preview-customtools',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 Ultra google/gemini-3.1-pro-preview-customtools
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
google/gemini-3.1-pro-preview-customtoolsGemini 3.1 Pro Preview Custom Tools is een afzonderlijke agentgerichte variant die door toepassingen gedefinieerde hulpmiddelen naast terminalopdrachten prioriteit geeft. Gebruik het wanneer acties zoals bestanden lezen of code doorzoeken een taak met meerdere stappen moeten sturen, waarbij de toepassing elk hulpmiddel uitvoert en het resultaat teruggeeft.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools is Googles gespecialiseerde variant voor agentwerkstromen die terminalopdrachten met aangepaste hulpmiddelen combineren. Het onderscheidende gedrag is voorrang geven aan door de toepassing gedefinieerde hulpmiddelen, waarbij de fabrikant view_file en search_code als voorbeelden geeft. Het is een afzonderlijk benoemde variant van Gemini 3.1 Pro Preview, geen ander label voor elke Pro-aanvraag. Een bruikbare taak vertrouwt op het juiste hulpmiddel om bewijs te verkrijgen voordat het uiteindelijke tekstresultaat wordt voorbereid.
De Pro Preview-lijn accepteert tekst, beelden, video, audio en PDF en geeft tekst terug. De maker vermeldt voor die lijn een invoerlimiet van 1.048.576 tokens en een uitvoerlimiet van 65.536 tokens. Een repositoryonderzoek kan bronbestanden, schriftelijke eisen en een interfaceschermafbeelding combineren; een documentwerkstroom kan pagina’s en vragen combineren. Label de bronnen en definieer het eindresultaat zodat het grote invoerbudget een specifieke taak ondersteunt in plaats van een ongerichte archiefdump.
Definieer voor een softwareagent het doel, de beschikbare hulpmiddelen en de afbakening van de gevraagde wijziging. Een aangepast zoekhulpmiddel kan overeenkomende bestandslocaties teruggeven, terwijl een hulpmiddel om bestanden te lezen de exacte relevante inhoud levert. Specificeer de geaccepteerde argumenten en teruggegeven velden. De toepassing voert een geaccepteerde aanroep uit en geeft het resultaat door aan het model, dat op basis van wat werkelijk is gebeurd de volgende stap kan kiezen. Een teruggegeven pad is bewijs van een zoekresultaat, geen bewijs dat het bestand is gewijzigd of een test is uitgevoerd.
De Custom Tools-variant is bedoeld voor gevallen waarin die gespecialiseerde acties voorrang moeten krijgen boven het gebruik van een algemene bash-opdracht. Een agent kan bijvoorbeeld eerst de implementatie van een benoemd gedrag zoeken, de bijbehorende bestanden lezen, die met de eis van de gebruiker vergelijken en daarna een afgebakende wijziging voorstellen. Definieer welke interfaces en welk gedrag intact moeten blijven en vraag om een eindlijst van voorgestelde wijzigingen met de gebruikte broninformatie. Geef het werkelijke resultaat van een gecontroleerde testrunner terug als die beschikbaar is voordat u om een conclusie over de wijziging vraagt.
De 3.1 Pro-documentatie van de maker omvat denken, gestructureerde uitvoer en functieaanroepen, naast code-uitvoering, zoekgrounding, Google Maps-grounding, URL-context en caching. De vermelding van zoeken in bestanden is expliciet beperkt tot Google AI Studio. De beschikbaarheid van hulpmiddelen maakt dus deel uit van de gekozen producentinterface en toepassingsconfiguratie. De bijzondere voorkeur van de variant voor aangepaste hulpmiddelen levert die hulpmiddelen niet zelf en voert geen externe bewerking uit. Bewaar voor elke voltooide toepassingsactie een record van de functienaam, gevalideerde argumenten en het resultaat.
De Gemini 3-handleiding beschrijft de denkniveaus low, medium en high voor 3.1 Pro, met high als standaard. Dit zijn relatieve analyseruimtes, geen strikte tokengaranties. Kies het niveau op basis van de taak en geef directe instructies in plaats van ingewikkelde promptrituelen. Als gestructureerde uitvoer vereist is, definieer dan de velden, typen en regels voor ontbrekende waarden. Het eindrecord voor een implementatieverslag kan de onderzochte bestanden, het vereiste gedrag, de voorgestelde wijziging en de resterende vragen benoemen. Controleer of elk item uit de werkelijke hulpmiddel- of bronresultaten volgt.
Agenten met meerdere beurten moeten het gesprek en de vereiste redeneercontext behouden. De handleiding van de maker legt gedachtehandtekeningen uit en onderscheidt beheerde toestandhoudende geschiedenis van handmatig beheerde stateloze geschiedenis. Gebruik de gedocumenteerde werkwijze in de geselecteerde interface, vooral wanneer u na een hulpmiddelresultaat verdergaat. Plaats bij lang bronmateriaal de specifieke vraag na de context en koppel het gevraagde antwoord daaraan. De handleiding beveelt ook de standaard temperature van 1.0 aan in plaats van een instelling met lage temperatuur over te nemen die bij complexe taken lussen kan veroorzaken.
De fabrikant waarschuwt dat de kwaliteit kan schommelen in toepassingen die niet van aangepaste hulpmiddelen profiteren. Dit is een betekenisvolle selectiegrens: gebruik dit profiel voor een hulpmiddelgerichte agent in plaats van een algemene verbetering voor elke afzonderlijke prompt aan te nemen. De tekstuitvoer kan een plan, codevoorstel, uitleg of gestructureerd resultaat zijn; beeld- of audio-invoer maakt de variant geen mediagenerator. Inspecteer voorgestelde code, controleer berekeningen en onderscheid bevestigde bewerkingen van suggesties. Behoud de exacte Custom Tools-modelidentiteit bij de taak, hulpmiddeldefinities en teruggegeven bewijs zodat een latere voortzetting een concrete basis heeft.
POST /v1/messagestextjson, sse| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten google/gemini-3.1-pro-preview-customtools | 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 $0.004 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.024 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.0004 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.00075 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens voor redeneren $0.024 / 1K tokens |
| ConfiguratieNiveau 1 voor aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en met200.000 | Kosten Invoer · Invoertokens $0.004 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.024 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.0004 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.00075 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieNiveau 2 voor aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan200.000 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.008 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.036 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.0008 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0.00075 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
{\n "model": "google/gemini-3.1-pro-preview-customtools",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-3.1-pro-preview-customtools', '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-3.1-pro-preview-customtools', '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 Ultra google/gemini-3.1-pro-preview-customtools
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
Technisch voorbeeld in het Engels
Interpret custom-tool evidence\n\nUse this supplied tool transcript. search_code returned settings.py:12 and view_file returned: 'RETRY_LIMIT = 3'. No edit or test result is present. Requirement: increase the retry limit to five. Return the examined file, the exact proposed edit and the remaining check. Distinguish the retrieved value from actions that have not occurred.A file-linked proposed edit and an explicitly unexecuted validation step.The answer must not claim that settings.py was changed or a test passed.