Gemini 3.5 Flash is Googles multimodale Flash-modelprofiel voor langdurig programmeren en agentwerk. De gedocumenteerde invoer is tekst, beelden, video, audio en PDF, met tekstuitvoer. De taakfocus van het model omvat iteratief programmeren, verkenning van alternatieve oplossingen en langere reeksen instructies en hulpmiddelgebruik. De 3.5-editie biedt gedocumenteerde denkinstellingen, multimodale invoer en werkstromen met hulpmiddelen.
Een programmeertaak kan een schriftelijke eis, relevante bronbestanden en een schermafbeelding van het beoogde resultaat combineren. Geef het waargenomen gedrag, het verwachte gedrag en de voorwaarden die intact moeten blijven. Een voorbeeldbriefing is: “Vergelijk de schermafbeelding met de componenttekst, identificeer de afwijking in de formulierwerkstroom en stel één gerichte correctie voor. Leg uit welke brondetails de wijziging rechtvaardigen.” Geef voor een documenttaak de relevante pagina’s en vraag om een vergelijking met expliciete eisen, met bronverwijzingen voor elke bevinding.
De editie documenteert de denkniveaus minimal, low, medium en high. medium is de standaard, gewijzigd ten opzichte van de standaard high van Gemini 3 Flash Preview. minimal past bij eenvoudige antwoorden en eenvoudige beslissingen over hulpmiddelen zonder te garanderen dat redeneren volledig is uitgeschakeld; low richt zich op taken die minder stappen vereisen; high biedt dieper redeneren voor moeilijke wiskunde, programmeren en agentproblemen. Google raadt aan thinking_level te gebruiken om de inspanning te regelen en de standaard samplinginstellingen te behouden in plaats van redeneren te proberen af te dwingen door temperature, top-p of top-k te veranderen.
Een kenmerkend gedrag is het bewaren van redeneercontext tijdens een taak met meerdere beurten. Googles Interactions-werkstroom draagt die context automatisch over; de GenerateContent-werkstroom vereist de volledige ongewijzigde gespreksgeschiedenis, inclusief gedachtehandtekeningen. Dat ondersteunt voortdurende foutopsporing of refactoring waarbij eerder redeneren richting geeft aan de volgende stap. Behoud de werkelijke gespreksstructuur in plaats van elke vervolgvraag in een niet-verwante prompt om te zetten en houd het uiteindelijk gevraagde resultaat helder terwijl het werk vordert.
De gedocumenteerde hulpmiddelen omvatten Google Search, grounding met Google Maps, File Search, Code Execution, URL Context en standaard Function Calling, met gecombineerd hulpmiddelgebruik en Computer Use als previewmogelijkheid. Structured Outputs kan een gedefinieerd gegevensrecord leveren. Geef functies een duidelijk doel en gedefinieerde parameters: het model kiest een functie, terwijl de gekoppelde toepassing de bewerking uitvoert en het resultaat teruggeeft. Google vereist dat functieresultaten op identiteit, naam en aantal met de voorafgaande aanroepen overeenkomen; multimodale resultaten horen in het functieantwoord.
De exacte API-modeltabel geeft maximaal 1.048.576 invoertokens en maximaal 65.536 uitvoertokens. Gespreksgeschiedenis en aangeleverde media dragen bij aan het invoerbudget. Caching en batchverwerking zijn voor dit profiel gedocumenteerd, met extra Flex- en Priority-verwerkingsopties in Googles tabel. Deze grenzen en mogelijkheden beschrijven de producenteditie; ze vereisen niet dat een antwoord het volledige uitvoervenster vult en maken niet elk hulpmiddel noodzakelijk voor een taak.
Dit profiel genereert tekst in plaats van beelden of audio en gebruikt Live API niet. De ontwikkelaarshandleiding sluit ook beeldsegmentatie uit. Vraag bij een visuele vraag om een beschrijving, extractie of interpretatie van het aangeleverde materiaal; vraag bij een gesproken opname om een tekstresultaat. Wanneer het antwoord van nieuwere informatie afhangt, kan de gedocumenteerde zoekgroundingwerkstroom bronnen buiten de trainingskennis toevoegen. Geef aan of externe informatie nodig is en welk bewijs het eindantwoord moet behouden.
Definieer voor een bruikbare langere opdracht het eindresultaat en het voltooiingscriterium vóór de eerste stap. Een supportanalysetaak kan vragen om een tabel met waargenomen problemen, ondersteunende passages en een voorgesteld antwoord; een programmeertaak kan de gerichte wijziging en het relevante validatieresultaat vereisen. Voeg de relevante broncontext toe, specificeer de toegestane hulpmiddelacties en vraag om een expliciet eindantwoord dat voltooid werk onderscheidt van vragen waarvoor nog informatie nodig is. Zo wordt de langdurige werkstroom van het model een concreet tekst-, code- of gestructureerd resultaat.
", "aboutText": "Gemini 3.5 Flash is Googles multimodale Flash-modelprofiel voor langdurig programmeren en agentwerk. De gedocumenteerde invoer is tekst, beelden, video, audio en PDF, met tekstuitvoer. De taakfocus van het model omvat iteratief programmeren, verkenning van alternatieve oplossingen en langere reeksen instructies en hulpmiddelgebruik. De 3.5-editie biedt gedocumenteerde denkinstellingen, multimodale invoer en werkstromen met hulpmiddelen.\n\nEen programmeertaak kan een schriftelijke eis, relevante bronbestanden en een schermafbeelding van het beoogde resultaat combineren. Geef het waargenomen gedrag, het verwachte gedrag en de voorwaarden die intact moeten blijven. Een voorbeeldbriefing is: “Vergelijk de schermafbeelding met de componenttekst, identificeer de afwijking in de formulierwerkstroom en stel één gerichte correctie voor. Leg uit welke brondetails de wijziging rechtvaardigen.” Geef voor een documenttaak de relevante pagina’s en vraag om een vergelijking met expliciete eisen, met bronverwijzingen voor elke bevinding.\n\nDe editie documenteert de denkniveaus minimal, low, medium en high. medium is de standaard, gewijzigd ten opzichte van de standaard high van Gemini 3 Flash Preview. minimal past bij eenvoudige antwoorden en eenvoudige beslissingen over hulpmiddelen zonder te garanderen dat redeneren volledig is uitgeschakeld; low richt zich op taken die minder stappen vereisen; high biedt dieper redeneren voor moeilijke wiskunde, programmeren en agentproblemen. Google raadt aan thinking_level te gebruiken om de inspanning te regelen en de standaard samplinginstellingen te behouden in plaats van redeneren te proberen af te dwingen door temperature, top-p of top-k te veranderen.\n\nEen kenmerkend gedrag is het bewaren van redeneercontext tijdens een taak met meerdere beurten. Googles Interactions-werkstroom draagt die context automatisch over; de GenerateContent-werkstroom vereist de volledige ongewijzigde gespreksgeschiedenis, inclusief gedachtehandtekeningen. Dat ondersteunt voortdurende foutopsporing of refactoring waarbij eerder redeneren richting geeft aan de volgende stap. Behoud de werkelijke gespreksstructuur in plaats van elke vervolgvraag in een niet-verwante prompt om te zetten en houd het uiteindelijk gevraagde resultaat helder terwijl het werk vordert.\n\nDe gedocumenteerde hulpmiddelen omvatten Google Search, grounding met Google Maps, File Search, Code Execution, URL Context en standaard Function Calling, met gecombineerd hulpmiddelgebruik en Computer Use als previewmogelijkheid. Structured Outputs kan een gedefinieerd gegevensrecord leveren. Geef functies een duidelijk doel en gedefinieerde parameters: het model kiest een functie, terwijl de gekoppelde toepassing de bewerking uitvoert en het resultaat teruggeeft. Google vereist dat functieresultaten op identiteit, naam en aantal met de voorafgaande aanroepen overeenkomen; multimodale resultaten horen in het functieantwoord.\n\nDe exacte API-modeltabel geeft maximaal 1.048.576 invoertokens en maximaal 65.536 uitvoertokens. Gespreksgeschiedenis en aangeleverde media dragen bij aan het invoerbudget. Caching en batchverwerking zijn voor dit profiel gedocumenteerd, met extra Flex- en Priority-verwerkingsopties in Googles tabel. Deze grenzen en mogelijkheden beschrijven de producenteditie; ze vereisen niet dat een antwoord het volledige uitvoervenster vult en maken niet elk hulpmiddel noodzakelijk voor een taak.\n\nDit profiel genereert tekst in plaats van beelden of audio en gebruikt Live API niet. De ontwikkelaarshandleiding sluit ook beeldsegmentatie uit. Vraag bij een visuele vraag om een beschrijving, extractie of interpretatie van het aangeleverde materiaal; vraag bij een gesproken opname om een tekstresultaat. Wanneer het antwoord van nieuwere informatie afhangt, kan de gedocumenteerde zoekgroundingwerkstroom bronnen buiten de trainingskennis toevoegen. Geef aan of externe informatie nodig is en welk bewijs het eindantwoord moet behouden.\n\nDefinieer voor een bruikbare langere opdracht het eindresultaat en het voltooiingscriterium vóór de eerste stap. Een supportanalysetaak kan vragen om een tabel met waargenomen problemen, ondersteunende passages en een voorgesteld antwoord; een programmeertaak kan de gerichte wijziging en het relevante validatieresultaat vereisen. Voeg de relevante broncontext toe, specificeer de toegestane hulpmiddelacties en vraag om een expliciet eindantwoord dat voltooid werk onderscheidt van vragen waarvoor nog informatie nodig is. Zo wordt de langdurige werkstroom van het model een concreet tekst-, code- of gestructureerd resultaat.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "16f025cd20511bb2ebc3a669bec6603528c8f3a9731c214a63b4965c25df0c74", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "nl", "methods": [ { "html": "google/gemini-3.5-flash:batchGemini 3.5 Flash combineert multimodaal begrip met redeneren voor programmeren en agenttaken met meerdere stappen. Het accepteert tekst, beelden, video, audio en PDF en produceert tekst, met gestructureerde uitvoer, hulpmiddelen en een invoerlimiet van 1.048.576 tokens in het gedocumenteerde profiel.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Gemini 3.5 Flash is Googles multimodale Flash-modelprofiel voor langdurig programmeren en agentwerk. De gedocumenteerde invoer is tekst, beelden, video, audio en PDF, met tekstuitvoer. De taakfocus van het model omvat iteratief programmeren, verkenning van alternatieve oplossingen en langere reeksen instructies en hulpmiddelgebruik. De 3.5-editie biedt gedocumenteerde denkinstellingen, multimodale invoer en werkstromen met hulpmiddelen.
Een programmeertaak kan een schriftelijke eis, relevante bronbestanden en een schermafbeelding van het beoogde resultaat combineren. Geef het waargenomen gedrag, het verwachte gedrag en de voorwaarden die intact moeten blijven. Een voorbeeldbriefing is: “Vergelijk de schermafbeelding met de componenttekst, identificeer de afwijking in de formulierwerkstroom en stel één gerichte correctie voor. Leg uit welke brondetails de wijziging rechtvaardigen.” Geef voor een documenttaak de relevante pagina’s en vraag om een vergelijking met expliciete eisen, met bronverwijzingen voor elke bevinding.
De editie documenteert de denkniveaus minimal, low, medium en high. medium is de standaard, gewijzigd ten opzichte van de standaard high van Gemini 3 Flash Preview. minimal past bij eenvoudige antwoorden en eenvoudige beslissingen over hulpmiddelen zonder te garanderen dat redeneren volledig is uitgeschakeld; low richt zich op taken die minder stappen vereisen; high biedt dieper redeneren voor moeilijke wiskunde, programmeren en agentproblemen. Google raadt aan thinking_level te gebruiken om de inspanning te regelen en de standaard samplinginstellingen te behouden in plaats van redeneren te proberen af te dwingen door temperature, top-p of top-k te veranderen.
Een kenmerkend gedrag is het bewaren van redeneercontext tijdens een taak met meerdere beurten. Googles Interactions-werkstroom draagt die context automatisch over; de GenerateContent-werkstroom vereist de volledige ongewijzigde gespreksgeschiedenis, inclusief gedachtehandtekeningen. Dat ondersteunt voortdurende foutopsporing of refactoring waarbij eerder redeneren richting geeft aan de volgende stap. Behoud de werkelijke gespreksstructuur in plaats van elke vervolgvraag in een niet-verwante prompt om te zetten en houd het uiteindelijk gevraagde resultaat helder terwijl het werk vordert.
De gedocumenteerde hulpmiddelen omvatten Google Search, grounding met Google Maps, File Search, Code Execution, URL Context en standaard Function Calling, met gecombineerd hulpmiddelgebruik en Computer Use als previewmogelijkheid. Structured Outputs kan een gedefinieerd gegevensrecord leveren. Geef functies een duidelijk doel en gedefinieerde parameters: het model kiest een functie, terwijl de gekoppelde toepassing de bewerking uitvoert en het resultaat teruggeeft. Google vereist dat functieresultaten op identiteit, naam en aantal met de voorafgaande aanroepen overeenkomen; multimodale resultaten horen in het functieantwoord.
De exacte API-modeltabel geeft maximaal 1.048.576 invoertokens en maximaal 65.536 uitvoertokens. Gespreksgeschiedenis en aangeleverde media dragen bij aan het invoerbudget. Caching en batchverwerking zijn voor dit profiel gedocumenteerd, met extra Flex- en Priority-verwerkingsopties in Googles tabel. Deze grenzen en mogelijkheden beschrijven de producenteditie; ze vereisen niet dat een antwoord het volledige uitvoervenster vult en maken niet elk hulpmiddel noodzakelijk voor een taak.
Dit profiel genereert tekst in plaats van beelden of audio en gebruikt Live API niet. De ontwikkelaarshandleiding sluit ook beeldsegmentatie uit. Vraag bij een visuele vraag om een beschrijving, extractie of interpretatie van het aangeleverde materiaal; vraag bij een gesproken opname om een tekstresultaat. Wanneer het antwoord van nieuwere informatie afhangt, kan de gedocumenteerde zoekgroundingwerkstroom bronnen buiten de trainingskennis toevoegen. Geef aan of externe informatie nodig is en welk bewijs het eindantwoord moet behouden.
Definieer voor een bruikbare langere opdracht het eindresultaat en het voltooiingscriterium vóór de eerste stap. Een supportanalysetaak kan vragen om een tabel met waargenomen problemen, ondersteunende passages en een voorgesteld antwoord; een programmeertaak kan de gerichte wijziging en het relevante validatieresultaat vereisen. Voeg de relevante broncontext toe, specificeer de toegestane hulpmiddelacties en vraag om een expliciet eindantwoord dat voltooid werk onderscheidt van vragen waarvoor nog informatie nodig is. Zo wordt de langdurige werkstroom van het model een concreet tekst-, code- of gestructureerd resultaat.
POST /v1/batchestexttext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldendpoint | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten /v1/chat/completions | Standaard— |
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten google/gemini-3.5-flash:batch | Standaard— |
Veldrequests | Typebatch_item[] | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimumaantal items: 1 | Standaard— |
Veldrequests[].custom_id | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldrequests[].body.messages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldcompletion_window | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten 24h | Standaard— |
Veldprovider | Typeobject|null | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldrequests[].body.model | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten google/gemini-3.5-flash:batch, google/gemini-3.5-flash | Standaard— |
Veldprovider.only | Typestring[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten google-vertex/global | Standaard— |
Veldprovider.allow_fallbacks | Typeboolean|null | VereisteOptioneel | Waarden en limieten false, null | Standaard— |
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractendpoint, model, requests |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parameterrepresentation | Contractinline requests[]; elk item bevat custom_id en body |
Parameterrequest_endpoint_profile | Contract/v1/chat/completions |
Parameterfile_material | ContractDe aanroeper mag daadwerkelijke JSONL-inhoud in UTF-8 lokaal in requests[] inlezen. Er wordt geen uploaddoel (purpose), input_file_id of bestandsverwijzing gebruikt. Ontbrekend of leeg klantmateriaal stopt de voorbereiding vóór POST. |
Parameterserialization_order | Contractendpoint, model, provider (indien opgegeven), completion_window (indien opgegeven), requests als laatste |
Parameteroptional_controls | Contractprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parameterschema_scope | ContractBody’s voor tekstaanvragen via Chat Completions in de gedocumenteerde inline Batch-envelop. |
Levenscyclus: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · de daadwerkelijke response.id uit het oorspronkelijke aanmaakantwoord; dezelfde gebruiker/sleutel/groep
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0015 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.009 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00015 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieNiveau 1 voor aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0015 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.009 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00015 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nbody=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"google/gemini-3.5-flash:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')\nPath("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.request import Request, urlopen\n\ndef prepare_requests(customer_path):\n path = Path(customer_path)\n if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")\n items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]\n if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")\n ids = set()\n for item in items:\n if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")\n cid = item["custom_id"]\n if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")\n ids.add(cid)\n if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")\n supplied_model = item["body"].get("model")\n if supplied_model is not None and supplied_model not in ['google/gemini-3.5-flash:batch', 'google/gemini-3.5-flash']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"google/gemini-3.5-flash:batch", "requests":items}\n\nif __name__ == "__main__":\n material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")\n if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")\n body = prepare_requests(material)\n key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")\n if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")\n request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")\n with urlopen(request) as response:\n raw = response.read()\n Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)\n print(raw.decode("utf-8"))\nimport json\nfrom pathlib import Path\nraw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()\nresponse = json.loads(raw)\nif response.get("status") != "completed":\n raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")\nresults = response.get("results")\nif not isinstance(results, list) or not results:\n raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")\nPath("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\\n" for item in results), encoding="utf-8")\n# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.\ninline results[].response.body JSON
GET /v1/batches/{operation_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nBATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import quote\nresponse = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))\noperation = response.get("id")\nif not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")\nprint(quote(operation, safe=""))\nPY_ID\n)"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json\nBewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar de volledige oorspronkelijke status-JSON, elk resultaat/custom_id en de volledige antwoord- of foutbody. Sla voltooide results[] zonder filtering op als JSONL.
Bewaar de oorspronkelijke bewerkings-ID. Bij 503 result_pending_check hoort X-Should-Retry:false; dien een oorspronkelijke batch met onbekende uitkomst nooit opnieuw in.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldresults[].custom_id | Typestring |
Veldresults[].response.body.choices[].message.content | Typestring|null |
Veldresults[].error | Typeobject|null |
Veldusage | Typeobject|null |
Veldid | Typestring |
Veldmodel | Typestring |
Veldendpoint | Typestring |
Veldstatus | Typestring |
Veldrequest_counts | Typeobject |
Veldresults[].id | Typestring |
Veldresults[].response.status_code | Typeinteger |
Veldresults[].response.request_id | Typestring |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeOngeldige gedocumenteerde inline envelop, dubbele sleutels, ongeldige itemidentiteit of een conflict met de geconfigureerde modelmogelijkheden. | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden voordat u een nieuwe aanvraag indient. |
Antwoord401 · authentication_error | VoorwaardeOngeldige API-sleutel. | Volgende stapGebruik de geautoriseerde Ailoot-sleutel. |
Antwoord403 · permission_error | VoorwaardeBatch-groep niet beschikbaar. | Volgende stapControleer de toegangsrechten van de sleutel/groep. |
Antwoord422 · invalid_request_error | VoorwaardeBij Batch worden kosten van het saldo afgeschreven; aanmaken via een abonnement wordt geweigerd. | Volgende stapGebruik de geautoriseerde groep waarvoor kosten van het saldo worden afgeschreven. |
Antwoord422 · price_unavailable | VoorwaardeVoor de Batch-invoer kan geen prijsopgave worden berekend. | Volgende stapBewaar het antwoord; gebruik de gedocumenteerde invoer voor deze familie. |
Antwoord402 · billing_error | VoorwaardeBatch-reservering niet beschikbaar. | Volgende stapLos het toelatingsprobleem op voordat u een nieuwe aanvraag indient. |
Antwoord503 · price_unavailable | VoorwaardePrijs voor de Batch-methode/native tarieven niet beschikbaar. | Volgende stapBewaar het antwoord; vervang de prijzen niet. |
Antwoord503 · api_error | VoorwaardeDe exacte leveranciersroute is niet beschikbaar. | Volgende stapBewaar het antwoord voor herstel van de route. |
Antwoord503 · result_pending_check | VoorwaardeHet oorspronkelijke resultaat moet worden gecontroleerd; X-Should-Retry:false. | Volgende stapBewaar de oorspronkelijke operation_id/id en lees de status ervan uit; herhaal de oorspronkelijke POST nooit. |
Antwoord404 · not_found | VoorwaardeDe bewerking voor de Batch-status ontbreekt of is eigendom van een andere identiteit. | Volgende stapGebruik exact de oorspronkelijke id en dezelfde gebruiker/sleutel/groep. |
Ailoot Ultra google/gemini-3.5-flash:batch
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.