Source: https://ailoot.ai/models/pl/gemini-3-1-pro-high/ Canonical: https://ailoot.ai/models/pl/gemini-3-1-pro-high/ Language: pl # Gemini 3.1 Pro High [Markdown](https://ailoot.ai/models/pl/gemini-3-1-pro-high/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pl/gemini-3-1-pro-high/facts.json) ## [Gemini 3.1 Pro High](https://ailoot.ai/models/pl/gemini-3-1-pro-high/) Multimodalny model Google do złożonych zadań programistycznych, analizy obszernych materiałów i precyzyjnej wieloetapowej pracy z narzędziami. - [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-3.1-pro-high`](https://ailoot.ai/models/pl/gemini-3-1-pro-high/#method-0) - [**Ailoot · Gemini generateContent** `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` `gemini-3.1-pro-high`](https://ailoot.ai/models/pl/gemini-3-1-pro-high/#method-1) O modelu Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody. Gemini 3.1 Pro Preview służy do pracy ze złożonym materiałem i zadaniami wymagającymi kilku kolejnych decyzji. Google podkreśla inżynierię oprogramowania, używanie narzędzi i spójność odpowiedzi faktycznych. Model pomaga analizować duże zbiory danych, całe repozytoria oprogramowania i zadania łączące tekst z materiałami wizualnymi lub dźwiękowymi. #### Jakie materiały rozumie model Specyfikacja Google wymienia **tekst, obrazy, wideo, dźwięk i PDF**. W obecnym katalogu Ailoot API dla metod tekstowych deklarowane są **tekst i obrazy** na wejściu oraz tekst na wyjściu. Wideo, dźwięk i PDF nie należą do tego zestawu wejść. Długi kontekst mieści do **1 048 576 tokenów wejściowych**, a odpowiedź tekstowa — do **65 536 tokenów wyjściowych**. Rozumienie obrazów i dźwięku nie oznacza ich generowania: wyjście tej wersji pozostaje tekstowe. #### Rozumowanie i praca krok po kroku Thinking pozwala przeznaczyć dodatkowy wysiłek na wewnętrzne rozumowanie. W opisanym przez Google trybie modelu podstawowego standardowy poziom to `high`; dostępne są `low`, `medium`, `high`. Wartości te opisują model podstawowy Google; tryb i dostępność sterowania przez Ailoot API zależą od wybranej metody i wariantu modelu. Główne scenariusze obejmują złożone programowanie, opracowywanie algorytmów, planowanie strategiczne i stopniowe ulepszanie rozwiązania. Jest to szczególnie przydatne, gdy trzeba uwzględniać kilka powiązanych wymagań i wracać do wyników pośrednich. Możliwości modelu obejmują wywoływanie funkcji, wykonywanie kodu i ustrukturyzowane odpowiedzi. Obsługiwane są buforowanie kontekstu, ugruntowanie w wynikach wyszukiwania, Google Maps i wykorzystywanie treści adresów internetowych; przewidziano przetwarzanie wsadowe. Zestaw ten pozwala zbudować proces, w którym model analizuje dane, wybiera następne narzędzie i tworzy wynik końcowy. Faktyczna dostępność każdego narzędzia zależy od metody pracy z modelem. #### Wersja i jej cechy Karta dotyczy wersji wstępnej `gemini-3.1-pro-preview`. Jej podstawą jest Gemini 3 Pro. Producent osobno wyróżnia wariant `gemini-3.1-pro-preview-customtools`, ukierunkowany na procesy z powłoką poleceń i narzędziami użytkownika. Jego priorytety przy wyborze narzędzi i cechy zachowania nie są właściwościami zwykłej wersji Preview. Model zachowuje ogólne ograniczenia podstawowej linii: odpowiedzi mogą zawierać zmyślone informacje, a poszczególne żądania — być wykonywane wolno lub kończyć się przekroczeniem czasu oczekiwania. Wieloetapowe rozumowanie, duży kontekst i dostęp do danych pomagają pracować ze złożonym zadaniem, lecz nie sprawiają, że każdy wygenerowany wniosek jest sprawdzonym faktem. Zadanie praktyczne ### Zadanie praktyczne Przykład techniczny po angielsku ``` Plan a dependency-constrained move A lab move has these constraints: archive samples before unplugging the freezer; test the backup freezer before moving samples; restore temperature monitoring before accepting new samples. Staff propose unplugging first to save time. Produce an ordered checklist, flag the unsafe proposed step and specify evidence needed before accepting new samples. Use only the supplied constraints. ``` #### Oczekiwany wynik ``` An ordered checklist, one identified conflict and an acceptance-evidence item. ``` #### Sprawdź wynik ``` The checklist must place backup testing and sample protection before unplugging and monitoring before intake. ``` **Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-3.1-pro-high` [`gemini-3.1-pro-high`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=gemini-3.1-pro-high&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-high&fmt=messages) Google /`gemini-3.1-pro-high` ### Start Multimodalny model Google do złożonych zadań programistycznych, analizy obszernych materiałów i precyzyjnej wieloetapowej pracy z narzędziami. 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-3.1-pro-high | 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 0,002 USD */ 1K* Wyjście 0,012 USD */ 1K* Odczyt cache 0,0002 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\] | Wejście0,002 USD | Wyjście0,012 USD | Odczyt cache0,0002 USD | Zapis do cachePodstawowa: — | Cache 5 minPodstawowa: — | Cache 1 godz.Podstawowa: — | | Rozmiar żądania w tokenach(200 000; ∞) | Wejście0,004 USD | Wyjście0,018 USD | Odczyt cache0,0004 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/) ### 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-3.1-pro-high", "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-3.1-pro-high", "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-3.1-pro-high", 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-3.1-pro-high", 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-3.1-pro-high',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 **Ailoot** [`gemini-3.1-pro-high`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=gemini-3.1-pro-high&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-high&fmt=messages) #### Aliasy ścieżek metod Użyj ścieżek metod podanych powyżej. #### Powiązane ID modeli [`gemini-3.1-pro-high`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=gemini-3.1-pro-high&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-high&fmt=messages) **Ailoot · Gemini generateContent** `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` `gemini-3.1-pro-high` [`gemini-3.1-pro-high`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=gemini-3.1-pro-high&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-high&fmt=gemini) Google /`gemini-3.1-pro-high` ### Start Multimodalny model Google do złożonych zadań programistycznych, analizy obszernych materiałów i precyzyjnej wieloetapowej pracy z narzędziami. 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-3.1-pro-high | 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 0,002 USD */ 1K* Wyjście 0,012 USD */ 1K* Odczyt cache 0,0002 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\] | Wejście0,002 USD | Wyjście0,012 USD | Odczyt cache0,0002 USD | Zapis do cachePodstawowa: — | Cache 5 minPodstawowa: — | Cache 1 godz.Podstawowa: — | | Rozmiar żądania w tokenach(200 000; ∞) | Wejście0,004 USD | Wyjście0,018 USD | Odczyt cache0,0004 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/) ### 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-3.1-pro-high: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-3.1-pro-high: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-3.1-pro-high", 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-3.1-pro-high", 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-3.1-pro-high',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 **Ailoot** [`gemini-3.1-pro-high`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=gemini-3.1-pro-high&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-high&fmt=gemini) #### Aliasy ścieżek metod Użyj ścieżek metod podanych powyżej. #### Powiązane ID modeli [`gemini-3.1-pro-high`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=gemini-3.1-pro-high&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-high&fmt=gemini) FAQ · Gemini 3.1 Pro High Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne? `POST /v1/messages` · `gemini-3.1-pro-high`: `text`, `image` → `text` `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` · `gemini-3.1-pro-high`: `text`, `image` → `text` Jakich pól używa żądanie? `POST /v1/messages` · `gemini-3.1-pro-high`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` · `gemini-3.1-pro-high`: `contents`, `systemInstruction`, `sessionId` Jakie limity obowiązują? `POST /v1/messages` · `gemini-3.1-pro-high`: `ctx`: `1048576`; `max_out`: `65536`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` · `gemini-3.1-pro-high`: `ctx`: `1048576`; `max_out`: `65536`; `contents.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.