Source: https://ailoot.ai/models/pl/gemini-2-5-pro/
Canonical: https://ailoot.ai/models/pl/gemini-2-5-pro/
Language: pl

# Google: Gemini 2.5 Pro

[Markdown](https://ailoot.ai/models/pl/gemini-2-5-pro/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pl/gemini-2-5-pro/facts.json)

## [Google: Gemini 2.5 Pro](https://ailoot.ai/models/pl/gemini-2-5-pro/)

Gemini 2.5 Pro to stabilny model myślący Google do złożonego kodu, matematyki, STEM i analizy długiego kontekstu. Przyjmuje tekst, obrazy, audio, wideo i PDF, a zwraca tekst, z narzędziami i wyjściem strukturalnym. Dynamiczny budżet rozumowania obsługuje 128–32,768 tokenów i nie można go całkowicie wyłączyć.

- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/gemini-2-5-pro/#method-0)
- [**Ailoot · Gemini generateContent** `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` `gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/gemini-2-5-pro/#method-1)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/gemini-2-5-pro/#method-2)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/gemini-2-5-pro/#method-3)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/gemini-2-5-pro/#method-4)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/gemini-2-5-pro/#method-5)

O modelu

Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.

Gemini 2.5 Pro to stabilny profil myślenia Google do zaawansowanego programowania, matematyki, STEM i analizy długiego kontekstu. Potrafi rozumieć tekst, audio, obrazy, wideo i całe repozytoria kodu, a jego profil Gemini API przyjmuje również wejście PDF. Wyjściem jest tekst, w tym kod, pisemna analiza lub rekord strukturalny. Przydatne zlecenie dostarcza dowodów i wymaga wyniku, który można sprawdzić, takiego jak rozwiązanie z wyjaśnieniem, ustalenie dotyczące kodu projektu lub porównanie kilku dokumentów.

Dla programowania podaj odpowiednie pliki, zaobserwowane zachowanie i istotną zmianę lub pytanie. Długi kontekst może pomóc modelowi powiązać moduły zamiast rozumować na podstawie jednego izolowanego fragmentu. W badaniu ścieżki kodu poproś o prześledzenie identyfikatora od formularza wejściowego przez przetwarzanie i zapis, wskazanie miejsca zmiany kontraktu i zaproponowanie konkretnej poprawki. Zachowaj ograniczenia i poproś o potwierdzające odwołania. Proponowana zmiana wymaga porównania z rzeczywistym kodem i wszelką walidacją wykonaną przez połączone narzędzia.

Dla matematyki lub analizy naukowej określ problem, założenia, jednostki i wymaganą postać odpowiedzi. Dostarcz dane lub rysunki, od których zależy obliczenie. Poproś o poparty wynik i kontrole pozwalające go ocenić, takie jak przypadki brzegowe lub porównanie z oryginalnymi wartościami. Możliwości rozumowania modelu nie usuwają niejednoznaczności treści problemu. Zachowuj widoczną nieznaną wielkość lub niepoparte założenie zamiast zastępować je wygodną wartością.

Dynamiczne myślenie jest udokumentowanym ustawieniem domyślnym. Przewodnik Gemini 2.5 GenerateContent obsługuje jawny budżet rozumowania od 128 do 32,768 tokenów dla Pro lub -1 dla myślenia adaptacyjnego. Ta edycja nie może całkowicie wyłączyć myślenia. Ustawienia te różnią się od opcji zerowego budżetu Flash i poziomów myślenia Gemini 3. Budżet myślenia kieruje rozumowaniem zamiast gwarantować dokładną liczbę tokenów wewnętrznych, a limit odpowiedzi musi również pozostawiać miejsce na rezultat końcowy.

W multimodalnej pracy dokumentowej wskaż strony, wykres, obszar obrazu lub zdarzenie w nagraniu, które powinny wspierać odpowiedź. Praktyczne zadanie syntezy może wymagać konkurujących twierdzeń z kilku dokumentów źródłowych, potwierdzających je fragmentów i różnic istotnych dla jednej decyzji. Poproś model o odróżnianie stwierdzonego faktu od wniosku. Dla wideo lub audio określ, czy wynik ma być opisem, transkryptem, podsumowaniem czy porównaniem. Obraz i dźwięk są w tym profilu dowodami dla wyniku tekstowego.

Dokładna strona API dokumentuje wywoływanie funkcji, wykonywanie kodu, wyszukiwanie plików, ugruntowanie przez wyszukiwanie, ugruntowanie Maps, kontekst URL i structured outputs. Zdefiniuj cele funkcji i pola parametrów oraz zachowuj rzeczywiste wyniki w późniejszych turach. Dla rekordu ograniczonego schematem określ wymagane pola i sposób reprezentacji brakujących informacji. Natywna architektura to multimodalny rzadki transformer mixture-of-experts; ta konstrukcja modelu sama w sobie nie zapewnia zewnętrznego wykonania narzędzi ani gotowej aplikacji poza zwróconym tekstem lub kodem.

Natywna karta podaje kontekst wejściowy 1M i wyjście tekstowe 64K; tabela API określa 1,048,576 tokenów wejściowych i 65,536 tokenów wyjściowych. Instrukcje, treść źródeł i zachowana historia składają się na przygotowanie wejścia. Maksymalny limit odpowiedzi obejmuje tokeny rozumowania, więc zbyt mały limit może przerwać odpowiedź końcową. Udokumentowano buforowanie i przetwarzanie wsadowe wraz z opcjami Flex i Priority. Przy przygotowaniu niezależnych zadań z długim kontekstem zachowuj identyfikator każdego źródła i żądaną postać końcową.

Stabilny identyfikator jest odrębny od edycji Experimental i Preview omawianych osobno we wspólnej karcie modelu Pro. Nie przypisuj ich wyników właściwych dla danej wersji temu profilowi tylko dlatego, że współdzielą nazwę Pro. Karta wskazuje możliwe halucynacje i ograniczenia w rozumieniu przyczynowości, złożonej dedukcji i rozumowaniu kontrfaktycznym, z datą graniczną wiedzy styczeń 2025. Dostarcz aktualne dowody, gdy mają znaczenie, i sprawdzaj odwołania do źródeł, obliczenia i proponowane modyfikacje. Przydatne wyjście to poparty rezultat tekstowy lub kodowy wymagany w zadaniu.

Zadanie praktyczne

### Zadanie praktyczne

Przykład techniczny po angielsku

```
Trace an identifier through storage

Trace this identifier through three excerpts: form sends {customer_id:'0017'}; service computes id=Number(body.customer_id); repository stores String(id). Requirement: preserve leading zeros. Identify where the contract changes, propose a minimal consistent correction and give tests for '0017', '17' and a missing ID. Do not claim the tests were executed.
```

#### Oczekiwany wynik

```
A source-path explanation, a proposed patch and a three-case regression-test plan.
```

#### Sprawdź wynik

```
Check that the proposed path preserves distinct strings 0017 and 17 while specifying missing-ID behavior.
```

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-2.5-pro`

[`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages)

Google /`gemini-2.5-pro`

### Start

Gemini 2.5 Pro to stabilny model myślący Google do złożonego kodu, matematyki, STEM i analizy długiego kontekstu. Przyjmuje tekst, obrazy, audio, wideo i PDF, a zwraca tekst, z narzędziami i wyjściem strukturalnym. Dynamiczny budżet rozumowania obsługuje 128–32,768 tokenów i nie można go całkowicie wyłączyć.

Akceptowane dane wejściowe

Tekst · Obrazy

Wyniki

Tekst

### Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Wejście

`text`, `image`

Wyjście

`text`

Kontekst

1 048 576 tokens

Maksymalny wynik

65 536 tokens

Format wyjściowy

json lub SSE

| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Pole`model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity gemini-2.5-pro | Domyślnie— |
| Pole`messages` | Typ`message[]` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimalna liczba elementów: 1 | Domyślnie— |
| Pole`messages[].role` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity user, assistant | Domyślnie— |
| Pole`messages[].content` | Typ`string\|content_block[]` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`system` | Typ`string\|content_block[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`max_tokens` | Typ`integer` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimum: 1 Limit dotyczy: dokładny limit wybranego modelu/karty | Domyślnie— |
| Pole`stream` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |
| Pole`temperature` | Typ`number` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`top_p` | Typ`number` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`stop_sequences` | Typ`string[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`tools` | Typ`tool[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`tools[].name` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: udostępnione narzędzie | Domyślnie— |
| Pole`tools[].description` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`tools[].input_schema` | Typ`JSON_schema` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`tool_choice` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`thinking.type` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`thinking.budget_tokens` | Typ`integer` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`output_config.effort` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`metadata` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`cache_control` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |

Kombinacje materiałów wejściowych

**Tekst** · tekst UTF8

`messages[].content lub blok type=text`

**Tekst + obraz**

`{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} lub źródło type=url`

Parametry i cykl życia metody

| Parametr | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parametr`material_types` | Kontrakttext, image |
| Parametr`required` | Kontraktmodel, messages, max\_tokens |
| Parametr`optional_controls` | Kontraktnull |
| Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parametr`text_file_material` | Kontraktrzeczywista treść UTF-8 wstawiona jako tekst; ID/URLs plików wymagają oddzielnej, dokładnie określonej obsługi |

Cykl życia: `exact retained published method`

Struktury metod i ID są dokładne; możliwości dostawcy są odrębne od dopuszczenia żądania.

### Cennik

#### Stawki metod Ailoot

Wejście

0,00125 USD */ 1K*

Wyjście

0,01 USD */ 1K*

Odczyt cache

0,000125 USD */ 1K*

#### Ceny według długości żądania · Anthropic Messages

| Rozmiar żądania w tokenach | Wejście | Wyjście | Odczyt cache | Zapis do cache | Cache 5 min | Cache 1 godz. |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Rozmiar żądania w tokenach(0; 200 000\] | Wejście0,00125 USD | Wyjście0,01 USD | Odczyt cache0,000125 USD | Zapis do cachePodstawowa: — | Cache 5 minPodstawowa: — | Cache 1 godz.Podstawowa: — |
| Rozmiar żądania w tokenach(200 000; ∞) | Wejście0,0025 USD | Wyjście0,015 USD | Odczyt cache0,00025 USD | Zapis do cachePodstawowa: — | Cache 5 minPodstawowa: — | Cache 1 godz.Podstawowa: — |

Stawki w USD za 1K tokenów. Jeśli nie określono stawki, dziedziczona jest stawka podstawowa tej metody; «—» oznacza brak stawki podstawowej.

Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. [Jak działają rezerwacja i rozliczenie →](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/reserve/)

#### Szczegóły taryfy referencyjnej

Referencyjne tabele modelu nie zmieniają wyboru metody, wyceny ani opłat. Naliczane opłaty korzystają ze stawek wybranej metody Ailoot.

Referencyjne tabele modelu

#### Ceny według konfiguracji

Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.

| Konfiguracja | Tabela stawek | Tokeny kontekstu, więcej niż | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie | Opłata |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfiguracjaOpenAI Chat · Podstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.0025** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.02** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.00025** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0.00075** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów Wyjście · Wyjściowe tokeny rozumowania **$0.02** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaOpenAI Chat · Przedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie200 000 | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.0025** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.02** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.00025** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0.00075** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaOpenAI Chat · Przedział długości żądania 2 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż200 000 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.005** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.03** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.0005** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0.00075** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaAnthropic Messages · Podstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.0025** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.02** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.00025** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0.00075** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów Wyjście · Wyjściowe tokeny rozumowania **$0.02** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaAnthropic Messages · Przedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie200 000 | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.0025** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.02** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.00025** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0.00075** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaAnthropic Messages · Przedział długości żądania 2 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż200 000 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.005** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.03** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.0005** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0.00075** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów |

### Przykładowe żądania

#### Ailoot · Anthropic Messages

Przykład tekstowyWejście, obrazPython SDKNode.js SDKStrumień w Pythonie

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gemini-2.5-pro", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gemini-2.5-pro", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="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
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="gemini-2.5-pro",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(msg.to_dict(mode="json"))
```

```js
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "gemini-2.5-pro",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    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;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
```

```python
import anthropic,os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.messages.stream(model='gemini-2.5-pro',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Odbieranie i zapisywanie wyników

#### Ailoot · Anthropic Messages

json lub SSE

##### Zachowaj wszystkie ukończone wyniki

Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.

Zachowaj wszystkie bloki treści, sygnatury myślenia i rzeczywiste ID użycia narzędzi. Złóż wszystkie przyrosty bloków SSE; pierwszy blok tekstowy nie jest pełnym wyjściem.

##### Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź

Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.

Pola odpowiedzi

| Pole | Typ |
| --- | --- |
| Pole`id` | Typstring |
| Pole`model` | Typstring |
| Pole`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Pole`stop_reason` | Typstring\|null |
| Pole`usage` | Typobject |

Błędy i dalsze kroki

| Odpowiedź | Warunek | Następny krok |
| --- | --- | --- |
| Odpowiedź400 · `invalid_request_error` | WarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru | Następny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia. |

### Aliasy

#### Aliasy modelu

<strong>Ailoot</strong> [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages), [`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro&fmt=messages)

#### Aliasy ścieżek metod

`/chat/completions`

#### Powiązane ID modeli

[`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro&fmt=messages), [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages), [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages)

**Ailoot · Gemini generateContent** `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` `gemini-2.5-pro`

[`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro&fmt=gemini)

Google /`gemini-2.5-pro`

### Start

Gemini 2.5 Pro to stabilny model myślący Google do złożonego kodu, matematyki, STEM i analizy długiego kontekstu. Przyjmuje tekst, obrazy, audio, wideo i PDF, a zwraca tekst, z narzędziami i wyjściem strukturalnym. Dynamiczny budżet rozumowania obsługuje 128–32,768 tokenów i nie można go całkowicie wyłączyć.

Akceptowane dane wejściowe

Tekst · Obrazy

Wyniki

Tekst

### Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody

**Ailoot · Gemini generateContent** `POST /v1beta/models/{model}:generateContent`

Wejście

`text`, `image`

Wyjście

`text`

Kontekst

1 048 576 tokens

Maksymalny wynik

65 536 tokens

Format wyjściowy

json lub obsługiwane strumieniowanie

| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Pole`path.model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity gemini-2.5-pro | Domyślnie— |
| Pole`contents` | Typ`content[]` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimalna liczba elementów: 1 | Domyślnie— |
| Pole`contents[].role` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity user, model | Domyślnie— |
| Pole`contents[].parts` | Typ`part[]` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`systemInstruction` | Typ`content` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`generationConfig.maxOutputTokens` | Typ`integer` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`generationConfig.temperature` | Typ`number` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`generationConfig.topP` | Typ`number` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`generationConfig.topK` | Typ`integer` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`generationConfig.stopSequences` | Typ`string[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`generationConfig.thinkingConfig.includeThoughts` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`generationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget` | Typ`integer` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`tools[].functionDeclarations` | Typ`function_declaration[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`toolConfig.functionCallingConfig.mode` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`safetySettings` | Typ`object[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`sessionId` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |

Kombinacje materiałów wejściowych

**Tekst** · tekst UTF8

`contents[].parts[].text`

**Tekst + obraz**

`parts[].inlineData={mimeType,data}`

Parametry i cykl życia metody

| Parametr | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parametr`material_types` | Kontrakttext, image |
| Parametr`required` | Kontraktcontents |
| Parametr`optional_controls` | Kontraktnull |
| Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parametr`text_file_material` | Kontraktrzeczywista treść UTF-8 wstawiona jako tekst; ID/URLs plików wymagają oddzielnej, dokładnie określonej obsługi |

Cykl życia: `exact retained published method`

Struktury metod i ID są dokładne; możliwości dostawcy są odrębne od dopuszczenia żądania.

### Cennik

#### Stawki metod Ailoot

Wejście

0,00125 USD */ 1K*

Wyjście

0,01 USD */ 1K*

Odczyt cache

0,000125 USD */ 1K*

#### Ceny według długości żądania · Gemini generateContent

| Rozmiar żądania w tokenach | Wejście | Wyjście | Odczyt cache | Zapis do cache | Cache 5 min | Cache 1 godz. |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Rozmiar żądania w tokenach(0; 200 000\] | Wejście0,00125 USD | Wyjście0,01 USD | Odczyt cache0,000125 USD | Zapis do cachePodstawowa: — | Cache 5 minPodstawowa: — | Cache 1 godz.Podstawowa: — |
| Rozmiar żądania w tokenach(200 000; ∞) | Wejście0,0025 USD | Wyjście0,015 USD | Odczyt cache0,00025 USD | Zapis do cachePodstawowa: — | Cache 5 minPodstawowa: — | Cache 1 godz.Podstawowa: — |

Stawki w USD za 1K tokenów. Jeśli nie określono stawki, dziedziczona jest stawka podstawowa tej metody; «—» oznacza brak stawki podstawowej.

Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. [Jak działają rezerwacja i rozliczenie →](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/reserve/)

#### Szczegóły taryfy referencyjnej

Referencyjne tabele modelu nie zmieniają wyboru metody, wyceny ani opłat. Naliczane opłaty korzystają ze stawek wybranej metody Ailoot.

Referencyjne tabele modelu

#### Ceny według konfiguracji

Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.

| Konfiguracja | Tabela stawek | Tokeny kontekstu, więcej niż | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie | Opłata |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfiguracjaOpenAI Chat · Podstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.0025** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.02** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.00025** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0.00075** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów Wyjście · Wyjściowe tokeny rozumowania **$0.02** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaOpenAI Chat · Przedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie200 000 | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.0025** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.02** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.00025** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0.00075** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaOpenAI Chat · Przedział długości żądania 2 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż200 000 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.005** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.03** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.0005** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0.00075** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaAnthropic Messages · Podstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.0025** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.02** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.00025** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0.00075** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów Wyjście · Wyjściowe tokeny rozumowania **$0.02** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaAnthropic Messages · Przedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie200 000 | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.0025** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.02** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.00025** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0.00075** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaAnthropic Messages · Przedział długości żądania 2 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż200 000 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.005** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.03** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.0005** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0.00075** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów |

### Przykładowe żądania

#### Ailoot · Gemini generateContent

Przykład tekstowyWejście, obrazPython SDKNode.js SDKStrumień w Pythonie

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"contents": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["contents"]=[{"role":"user","parts":[{"text":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent \
  -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="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
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["contents"][0]["parts"].append({"inlineData":{"mimeType":mime,"data":b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent \
  -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
```

```python
from google import genai
from google.genai import types
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = genai.Client(
    api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],
    http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"),
)
resp = client.models.generate_content(model="gemini-2.5-pro", contents="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(resp.to_json_dict())
```

```js
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, httpOptions: { baseUrl: "https://api.ailoot.ai" } });
const resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-2.5-pro", contents: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    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;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
from google import genai
from google.genai import types
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=genai.Client(api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"))
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

count=0
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
    for chunk in client.models.generate_content_stream(model='gemini-2.5-pro',contents="Explain observations and hypotheses in three sentences."):
        payload=chunk.to_json_dict()
        log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
        save_result(payload,"stream-chunk-"+str(count))
        count+=1
```

### Odbieranie i zapisywanie wyników

#### Ailoot · Gemini generateContent

json lub obsługiwane strumieniowanie

##### Zachowaj wszystkie ukończone wyniki

Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.

Zachowaj wszystkich kandydatów i części, w tym wywołania funkcji, sygnatury myślenia i dane użycia; składaj fragmenty strumienia w kolejności.

##### Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź

Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.

Pola odpowiedzi

| Pole | Typ |
| --- | --- |
| Pole`responseId` | Typstring |
| Pole`modelVersion` | Typstring |
| Pole`candidates[].content.parts[]` | Typtext\|inlineData\|functionCall\|other part |
| Pole`candidates[].finishReason` | Typstring |
| Pole`usageMetadata` | Typobject |

Błędy i dalsze kroki

| Odpowiedź | Warunek | Następny krok |
| --- | --- | --- |
| Odpowiedź400 · `invalid_request_error` | WarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru | Następny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia. |

### Aliasy

#### Aliasy modelu

<strong>Ailoot</strong> [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro&fmt=gemini)
**Ailoot Ultra** [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro), [`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro)

#### Aliasy ścieżek metod

`/chat/completions`

#### Powiązane ID modeli

[`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro), [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro&fmt=gemini), [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro)

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gemini-2.5-pro`

[`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro&fmt=chat)

Google /`gemini-2.5-pro`

ID modelu

- `gemini-2.5-pro`
- `google/gemini-2.5-pro`

### Start

Gemini 2.5 Pro to stabilny model myślący Google do złożonego kodu, matematyki, STEM i analizy długiego kontekstu. Przyjmuje tekst, obrazy, audio, wideo i PDF, a zwraca tekst, z narzędziami i wyjściem strukturalnym. Dynamiczny budżet rozumowania obsługuje 128–32,768 tokenów i nie można go całkowicie wyłączyć.

Akceptowane dane wejściowe

Tekst

Wyniki

Tekst

### Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Wejście

`text`

Wyjście

`text`

Format wyjściowy

json lub SSE

| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Pole`model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity gemini-2.5-pro | Domyślnie— |
| Pole`messages` | Typ`message[]` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimalna liczba elementów: 1 | Domyślnie— |
| Pole`messages[].role` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`messages[].content` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: Rozmowa tekstowa | Domyślnie— |
| Pole`stream` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |

Kombinacje materiałów wejściowych

**Tekst** · tekst UTF8

`messages[].content`

Parametry i cykl życia metody

| Parametr | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parametr`required` | Kontraktmodel, messages |
| Parametr`material_types` | Kontrakttext |
| Parametr`messages` | Kontrakttablica wiadomości o strukturze role/content |
| Parametr`file_material` | Kontraktrzeczywisty dokument UTF-8 wstawiony jako dosłowny tekst; bez wywnioskowanego ID pliku |
| Parametr`optional_controls` | Kontraktstream |
| Parametr`control_scope` | KontraktRozmowa tekstowa; stream jest wartością logiczną i domyślnie wynosi false. |
| Parametr`output_modalities` | Kontrakttext |
| Parametr`hosted_operations` | Kontraktfalse |
| Parametr`multimodal_input_binding` | Kontraktnull |

Aliasy metody: `/chat/completions`

Cykl życia: `synchronous_or_streamed`

Wyślij dokładne ID modelu wraz z messages.

Długość kontekstu nie jest limitem wyjścia.

Plik tekstowy może dostarczyć dosłowny tekst; wejścia obrazowe/dźwiękowe/obiekty plików wymagają dokładnego powiązania.

### Cennik

Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.

Tryb szybki

Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb szybki

Tryb flex

Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb flex

Maksymalna intensywność rozumowania

Stawka standardowa Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)

Wycena jawnej pamięci podręcznej

Niewłączone Gdy zażądano jawnej pamięci podręcznej

Wynik rozumowania

Tokeny rozumowania korzystają z podanej stawki dla podzbioru w ramach łącznego wyjścia; nie doliczaj tych tokenów dwukrotnie. Gdy wynik zawiera tokeny rozumowania

#### Stawki Ailoot

#### Ceny według konfiguracji

Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.

| Konfiguracja | Tabela stawek | Tokeny kontekstu, więcej niż | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie | Opłata |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.0025** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.02** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.00025** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0.00075** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów Wyjście · Wyjściowe tokeny rozumowania **$0.02** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie200 000 | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.0025** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.02** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.00025** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0.00075** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 2 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż200 000 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.005** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.03** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.0005** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0.00075** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów |

Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. [Jak działają rezerwacja i rozliczenie →](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/reserve/)

### Przykładowe żądania

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"gemini-2.5-pro","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="gemini-2.5-pro", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
```

### Odbieranie i zapisywanie wyników

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json lub SSE

##### Zachowaj wszystkie ukończone wyniki

Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.

Zachowaj każdy wariant i jego treść/wywołania narzędzi/rozumowanie. W SSE składaj przyrosty według indeksu wariantu/narzędzia, zachowując końcowy powód zakończenia i dane użycia.

##### Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź

Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.

Pola odpowiedzi

| Pole | Typ |
| --- | --- |
| Pole`choices[].index` | Typinteger |
| Pole`choices[].message.content` | Typstring\|null |
| Pole`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] |
| Pole`choices[].message.reasoning_content` | Typstring |
| Pole`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array |
| Pole`choices[].finish_reason` | Typstring\|null |
| Pole`usage` | Typobject |

Błędy i dalsze kroki

| Odpowiedź | Warunek | Następny krok |
| --- | --- | --- |
| Odpowiedź400 · `invalid_request_error` | WarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru | Następny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia. |

### Aliasy

#### Aliasy modelu

<strong>Ailoot</strong> [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro)
**Ailoot Ultra** [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro&fmt=chat), [`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro&fmt=chat)

#### Aliasy ścieżek metod

`/chat/completions`

#### Powiązane ID modeli

[`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro&fmt=chat), [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro), [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-2.5-pro`

[`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages)

Google /`gemini-2.5-pro`

ID modelu

- `gemini-2.5-pro`
- `google/gemini-2.5-pro`

### Start

Gemini 2.5 Pro to stabilny model myślący Google do złożonego kodu, matematyki, STEM i analizy długiego kontekstu. Przyjmuje tekst, obrazy, audio, wideo i PDF, a zwraca tekst, z narzędziami i wyjściem strukturalnym. Dynamiczny budżet rozumowania obsługuje 128–32,768 tokenów i nie można go całkowicie wyłączyć.

Akceptowane dane wejściowe

Tekst

Wyniki

json · sse

### Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Wejście

`text`

Wyjście

`json`, `sse`

Format wyjściowy

JSON lub SSE

| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Pole`model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity gemini-2.5-pro | Domyślnie— |
| Pole`messages` | Typ`message[]` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`messages[].role` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity user, assistant | Domyślnie— |
| Pole`messages[].content` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`max_tokens` | Typ`integer` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`stream` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |

Kombinacje materiałów wejściowych

**Tekst** · tekst UTF-8

`ciąg messages[].content`

Parametry i cykl życia metody

| Parametr | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parametr`required` | Kontraktmodel, messages, max\_tokens |
| Parametr`optional_controls` | Kontraktstream |
| Parametr`material_types` | Kontrakttext |
| Parametr`text_file_material` | KontraktOdczytaj rzeczywisty dokument UTF-8 i umieść jego tekst we wskazanym polu input lub w ciągu treści wiadomości. |

Cykl życia: `synchronous_or_streamed`

### Cennik

Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.

Tryb szybki

Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb szybki

Tryb flex

Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb flex

Maksymalna intensywność rozumowania

Stawka standardowa Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)

Wycena jawnej pamięci podręcznej

Niewłączone Gdy zażądano jawnej pamięci podręcznej

Wynik rozumowania

Tokeny rozumowania korzystają z podanej stawki dla podzbioru w ramach łącznego wyjścia; nie doliczaj tych tokenów dwukrotnie. Gdy wynik zawiera tokeny rozumowania

#### Stawki Ailoot

#### Ceny według konfiguracji

Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.

| Konfiguracja | Tabela stawek | Tokeny kontekstu, więcej niż | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie | Opłata |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.0025** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.02** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.00025** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0.00075** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów Wyjście · Wyjściowe tokeny rozumowania **$0.02** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie200 000 | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.0025** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.02** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.00025** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0.00075** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 2 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż200 000 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.005** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.03** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.0005** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0.00075** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów |

Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. [Jak działają rezerwacja i rozliczenie →](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/reserve/)

### Przykładowe żądania

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Kompletna minimalna treść żądania JSONcurl · użyj swojego dokumentu UTF-8Python · zapisz kompletny wynik

```json
{
  "model": "gemini-2.5-pro",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gemini-2.5-pro', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gemini-2.5-pro', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
```

### Odbieranie i zapisywanie wyników

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON lub SSE

##### Zachowaj wszystkie ukończone wyniki

Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.

Zachowaj wszystkie bloki treści, sygnatury myślenia i rzeczywiste ID użycia narzędzi. Złóż wszystkie przyrosty bloków SSE; pierwszy blok tekstowy nie jest pełnym wyjściem.

##### Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź

Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.

Pola odpowiedzi

| Pole | Typ |
| --- | --- |
| Pole`id` | Typstring |
| Pole`model` | Typstring |
| Pole`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Pole`stop_reason` | Typstring\|null |
| Pole`usage` | Typobject |

Błędy i dalsze kroki

| Odpowiedź | Warunek | Następny krok |
| --- | --- | --- |
| Odpowiedź400 · `invalid_request_error` | WarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru | Następny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia. |

### Aliasy

#### Aliasy modelu

<strong>Ailoot</strong> [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages), [`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro&fmt=messages)

#### Aliasy ścieżek metod

`/chat/completions`

#### Powiązane ID modeli

[`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro&fmt=messages), [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages), [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages)

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `google/gemini-2.5-pro`

[`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro&fmt=chat)

Google /`google/gemini-2.5-pro`

ID modelu

- `gemini-2.5-pro`
- `google/gemini-2.5-pro`

### Start

Gemini 2.5 Pro to stabilny model myślący Google do złożonego kodu, matematyki, STEM i analizy długiego kontekstu. Przyjmuje tekst, obrazy, audio, wideo i PDF, a zwraca tekst, z narzędziami i wyjściem strukturalnym. Dynamiczny budżet rozumowania obsługuje 128–32,768 tokenów i nie można go całkowicie wyłączyć.

Akceptowane dane wejściowe

Tekst

Wyniki

Tekst

### Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Wejście

`text`

Wyjście

`text`

Format wyjściowy

json lub SSE

| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Pole`model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity google/gemini-2.5-pro | Domyślnie— |
| Pole`messages` | Typ`message[]` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimalna liczba elementów: 1 | Domyślnie— |
| Pole`messages[].role` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Przykłady: system, user, assistant, tool, function Warunki: Te role są jawnie reprezentowane przez typy zgodności w kodzie źródłowym; dokładny zestaw ról pozostaje właściwy dla danego modelu. Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: role=tool; użyj rzeczywiście zwróconego ID | Domyślnie— |
| Pole`messages[].name` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: Przekazuj z powrotem rzeczywiście zwróconą treść rozumowania, gdy ten model jej używa | Domyślnie— |
| Pole`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`max_tokens` | Typ`integer` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`max_completion_tokens` | Typ`integer` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`stream` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |
| Pole`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`temperature` | Typ`number` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`top_p` | Typ`number` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`stop` | Typ`string\|string[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`tools` | Typ`function_tool[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`tools[].type` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity function Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`tools[].function.name` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: udostępnione narzędzie funkcji | Domyślnie— |
| Pole`tools[].function.description` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`tool_choice` | Typ`string\|object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`response_format` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`reasoning_effort` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`reasoning` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`service_tier` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`instructions` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Pole zgodności | Domyślnie— |
| Pole`functions` | Typ`function[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`function_call` | Typ`string\|object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`prompt_cache_options` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`modalities` | Typ`string[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity text | Domyślnie— |
| Pole`provider` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: provider.options jest odrzucane na tej tekstowej trasie Ultra | Domyślnie— |
| Pole`cache_control.ttl` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: 1h jest odrzucane w rzeczywistych miejscach pamięci podręcznej promptów | Domyślnie— |

Kombinacje materiałów wejściowych

**Tekst** · tekst UTF8

`messages[].content`

Parametry i cykl życia metody

| Parametr | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parametr`required` | Kontraktmodel, messages |
| Parametr`material_types` | Kontrakttext |
| Parametr`messages` | Kontrakttablica wiadomości o strukturze role/content |
| Parametr`file_material` | Kontraktrzeczywisty dokument UTF-8 wstawiony jako dosłowny tekst; bez wywnioskowanego ID pliku |
| Parametr`optional_controls` | Kontraktstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parametr`control_scope` | Kontraktwłaściwe dla modelu; narzędzia funkcji użytkownika różnią się od narzędzi hostowanych |
| Parametr`output_modalities` | Kontrakttext |
| Parametr`hosted_operations` | Kontraktfalse |
| Parametr`multimodal_input_binding` | Kontraktnull |

Cykl życia: `synchronous_or_streamed`

Wyślij dokładne ID modelu wraz z messages.

Długość kontekstu nie jest limitem wyjścia.

Plik tekstowy może dostarczyć dosłowny tekst; wejścia obrazowe/dźwiękowe/obiekty plików wymagają dokładnego powiązania.

### Cennik

Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.

Tryb szybki

Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb szybki

Tryb flex

Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb flex

Maksymalna intensywność rozumowania

Stawka standardowa Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)

Wycena jawnej pamięci podręcznej

Niewłączone Gdy zażądano jawnej pamięci podręcznej

Wynik rozumowania

Tokeny rozumowania korzystają z podanej stawki dla podzbioru w ramach łącznego wyjścia; nie doliczaj tych tokenów dwukrotnie. Gdy wynik zawiera tokeny rozumowania

#### Stawki Ailoot

#### Ceny według konfiguracji

Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.

| Konfiguracja | Tabela stawek | Tokeny kontekstu, więcej niż | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie | Opłata |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.0025** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.02** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.00025** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0.00075** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów Wyjście · Wyjściowe tokeny rozumowania **$0.02** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie200 000 | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.0025** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.02** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.00025** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0.00075** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 2 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż200 000 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.005** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.03** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.0005** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0.00075** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów |

Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. [Jak działają rezerwacja i rozliczenie →](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/reserve/)

### Przykładowe żądania

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStrumień w Pythonie

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "google/gemini-2.5-pro", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='google/gemini-2.5-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='google/gemini-2.5-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Odbieranie i zapisywanie wyników

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json lub SSE

##### Zachowaj wszystkie ukończone wyniki

Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.

Zachowaj każdy wariant i jego treść/wywołania narzędzi/rozumowanie. W SSE składaj przyrosty według indeksu wariantu/narzędzia, zachowując końcowy powód zakończenia i dane użycia.

##### Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź

Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.

Pola odpowiedzi

| Pole | Typ |
| --- | --- |
| Pole`choices[].index` | Typinteger |
| Pole`choices[].message.content` | Typstring\|null |
| Pole`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] |
| Pole`choices[].message.reasoning_content` | Typstring |
| Pole`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array |
| Pole`choices[].finish_reason` | Typstring\|null |
| Pole`usage` | Typobject |

Błędy i dalsze kroki

| Odpowiedź | Warunek | Następny krok |
| --- | --- | --- |
| Odpowiedź400 · `invalid_request_error` | WarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru | Następny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia. |

### Aliasy

#### Aliasy modelu

<strong>Ailoot</strong> [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro)
**Ailoot Ultra** [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro&fmt=chat), [`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro&fmt=chat)

#### Aliasy ścieżek metod

`/chat/completions`

#### Powiązane ID modeli

[`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro&fmt=chat), [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro), [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `google/gemini-2.5-pro`

[`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro&fmt=messages)

Google /`google/gemini-2.5-pro`

ID modelu

- `gemini-2.5-pro`
- `google/gemini-2.5-pro`

### Start

Gemini 2.5 Pro to stabilny model myślący Google do złożonego kodu, matematyki, STEM i analizy długiego kontekstu. Przyjmuje tekst, obrazy, audio, wideo i PDF, a zwraca tekst, z narzędziami i wyjściem strukturalnym. Dynamiczny budżet rozumowania obsługuje 128–32,768 tokenów i nie można go całkowicie wyłączyć.

Akceptowane dane wejściowe

Tekst

Wyniki

json · sse

### Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Wejście

`text`

Wyjście

`json`, `sse`

Format wyjściowy

JSON lub SSE

| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Pole`model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity google/gemini-2.5-pro | Domyślnie— |
| Pole`messages` | Typ`message[]` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`messages[].role` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity user, assistant | Domyślnie— |
| Pole`messages[].content` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`max_tokens` | Typ`integer` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`stream` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |

Kombinacje materiałów wejściowych

**Tekst** · tekst UTF-8

`ciąg messages[].content`

Parametry i cykl życia metody

| Parametr | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parametr`required` | Kontraktmodel, messages, max\_tokens |
| Parametr`optional_controls` | Kontraktstream |
| Parametr`material_types` | Kontrakttext |
| Parametr`text_file_material` | KontraktOdczytaj rzeczywisty dokument UTF-8 i umieść jego tekst we wskazanym polu input lub w ciągu treści wiadomości. |

Cykl życia: `synchronous_or_streamed`

### Cennik

Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.

Tryb szybki

Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb szybki

Tryb flex

Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb flex

Maksymalna intensywność rozumowania

Stawka standardowa Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)

Wycena jawnej pamięci podręcznej

Niewłączone Gdy zażądano jawnej pamięci podręcznej

Wynik rozumowania

Tokeny rozumowania korzystają z podanej stawki dla podzbioru w ramach łącznego wyjścia; nie doliczaj tych tokenów dwukrotnie. Gdy wynik zawiera tokeny rozumowania

#### Stawki Ailoot

#### Ceny według konfiguracji

Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.

| Konfiguracja | Tabela stawek | Tokeny kontekstu, więcej niż | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie | Opłata |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.0025** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.02** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.00025** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0.00075** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów Wyjście · Wyjściowe tokeny rozumowania **$0.02** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie200 000 | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.0025** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.02** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.00025** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0.00075** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 2 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż200 000 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.005** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.03** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.0005** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0.00075** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów |

Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. [Jak działają rezerwacja i rozliczenie →](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/reserve/)

### Przykładowe żądania

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Kompletna minimalna treść żądania JSONcurl · użyj swojego dokumentu UTF-8Python · zapisz kompletny wynik

```json
{
  "model": "google/gemini-2.5-pro",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'google/gemini-2.5-pro', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'google/gemini-2.5-pro', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
```

### Odbieranie i zapisywanie wyników

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON lub SSE

##### Zachowaj wszystkie ukończone wyniki

Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.

Zachowaj wszystkie bloki treści, sygnatury myślenia i rzeczywiste ID użycia narzędzi. Złóż wszystkie przyrosty bloków SSE; pierwszy blok tekstowy nie jest pełnym wyjściem.

##### Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź

Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.

Pola odpowiedzi

| Pole | Typ |
| --- | --- |
| Pole`id` | Typstring |
| Pole`model` | Typstring |
| Pole`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Pole`stop_reason` | Typstring\|null |
| Pole`usage` | Typobject |

Błędy i dalsze kroki

| Odpowiedź | Warunek | Następny krok |
| --- | --- | --- |
| Odpowiedź400 · `invalid_request_error` | WarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru | Następny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia. |

### Aliasy

#### Aliasy modelu

<strong>Ailoot</strong> [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages), [`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro&fmt=messages)

#### Aliasy ścieżek metod

`/chat/completions`

#### Powiązane ID modeli

[`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro&fmt=messages), [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages), [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages)

FAQ · Google: Gemini 2.5 Pro

Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne?

`POST /v1/messages` · `gemini-2.5-pro`: `text`, `image` → `text` `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` · `gemini-2.5-pro`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `gemini-2.5-pro`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `gemini-2.5-pro`: `text` → `json`, `sse` `POST /v1/chat/completions` · `google/gemini-2.5-pro`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `google/gemini-2.5-pro`: `text` → `json`, `sse`

Jakich pól używa żądanie?

`POST /v1/messages` · `gemini-2.5-pro`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` · `gemini-2.5-pro`: `contents`, `systemInstruction`, `sessionId` `POST /v1/chat/completions` · `gemini-2.5-pro`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `gemini-2.5-pro`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `google/gemini-2.5-pro`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `google/gemini-2.5-pro`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Jakie limity obowiązują?

`POST /v1/messages` · `gemini-2.5-pro`: `ctx`: `1048576`; `max_out`: `65536`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` · `gemini-2.5-pro`: `ctx`: `1048576`; `max_out`: `65536`; `contents.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `gemini-2.5-pro`: `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `google/gemini-2.5-pro`: `messages.min_items`: `1`

Połącz Ailoot z Claude Code, OpenCode, Hermes albo własną aplikacją.

## Firma i jej portfel projektów

Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach.

## Kupuj tokeny z rabatem.

Rabat subskrypcji do regularnej pracy. Kody promocyjne — do 50% na tokeny.

Subskrypcja

Wybierz plan z rabatem do regularnych żądań.

Kod promocyjny do 50%

Wpisz kod przy zakupie. Cena zostanie przeliczona według aktualnej promocji.

Koszty w historii

Model, tokeny i kwota są zapisywane dla każdego żądania.

[Wybierz subskrypcję](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/subscriptions/) · [Sprawdź ceny modeli](https://ailoot.ai/models/pl/)

## Połącz API z produktem, który sprzedajesz.

SaaS, aplikacje i boty na warunkach oferty i umowy licencyjnej Ailoot. Do odsprzedaży poproś o licencję resellerską.

Aplikacja komercyjna

Wbuduj generowanie tekstu, obrazów, wideo i dźwięku w płatne funkcje usługi.

Licencja resellerska

Prześlij opis projektu i schemat dostępu. Poproś o pisemne warunki używania i odsprzedaży.

Dokumenty na stronie

Oferta, umowa licencyjna i polityka przetwarzania danych są dostępne przed połączeniem.

[Poproś o licencję resellerską](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta i umowa licencyjna](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=pl)

## Ailoot · Firma i jej portfel projektów





Ailoot opiera się na zgromadzonym doświadczeniu operacyjnym, szerokiej bazie klientów, stabilnej usłudze i stałej kontroli KPI.





Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach.





Ailoot wykorzystuje to doświadczenie operacyjne, zapewniając dostęp przez API do funkcji AI w produktach klientów, agentach, aplikacjach i automatyzacjach.