Source: https://ailoot.ai/models/pt-pt/gemini-2-5-flash-lite/
Canonical: https://ailoot.ai/models/pt-pt/gemini-2-5-flash-lite/
Language: pt-pt

# Google: Gemini 2.5 Flash Lite

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## [Google: Gemini 2.5 Flash Lite](https://ailoot.ai/models/pt-pt/gemini-2-5-flash-lite/)

Gemini 2.5 Flash-Lite é o modelo textual multimodal estável da Google para classificação, tradução e extração simples frequentes. O pensamento está desligado por predefinição e pode ser ativado com um orçamento de raciocínio de 512–24 576 tokens. Aceita texto e suportes multimédia, com ferramentas, saída estruturada e um limite de entrada de 1 048 576 tokens.

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

Sobre o modelo

Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.

Gemini 2.5 Flash-Lite é o perfil leve e estável da Google para tradução, classificação e extração simples de dados em grande volume. O seu raciocínio híbrido pode utilizar ou omitir pensamento conforme a tarefa. Aceita texto, imagens, áudio, vídeo e PDF e produz texto. Um resultado útil é uma categoria, uma tradução concisa, um registo extraído de material fornecido ou uma explicação escrita delimitada.

Para classificação, defina as categorias, a regra de decisão e a forma da resposta. Mantenha o identificador da fonte num resultado quando forem processados vários itens independentes. Para classificação de mensagens de suporte, classifique uma mensagem de suporte por tipo de problema e devolva a frase que sustenta a categoria. Inclua uma regra para provas em falta ou ambíguas, para que uma resposta fluente não preencha um campo obrigatório com uma suposição. O papel deste modelo leve é mais útil quando a entrada e o resultado exigido estão claramente especificados.

O pensamento está desligado por predefinição na configuração 2.5 Flash-Lite documentada. O guia de pensamento GenerateContent da Google permite um orçamento explícito de pensamento entre 512 e 24 576 tokens, zero para manter o pensamento desligado e -1 para pedir pensamento dinâmico. São controlos de orçamento de raciocínio, separados da margem de resposta final. Ative raciocínio adicional quando uma extração tiver condições que interagem ou uma classificação tiver exceções; uma conversão direta pode manter o comportamento predefinido sem pensamento. O guia observa que o modelo pode utilizar mais ou menos tokens de pensamento do que o orçamento pedido.

Para tradução, forneça a língua de destino, o público e os termos a preservar. Especifique se o resultado deve conter apenas a tradução ou um registo identificado. Para extração documental, defina os campos e peça passagens de origem que permitam verificar a saída. Para uma gravação, distinga uma transcrição de um resumo e identifique a passagem importante. Imagens ou vídeo podem contribuir com provas para uma resposta textual. O artefacto pretendido deve continuar claro mesmo quando a entrada combina vários tipos de suportes multimédia.

A tabela estável exata apresenta chamadas de funções, execução de código, pesquisa em ficheiros, fundamentação por pesquisa, fundamentação com Maps, contexto de URL e saídas estruturadas. As funções precisam de uma finalidade clara e de parâmetros definidos; a aplicação ligada executa a operação e fornece o resultado. Para extração baseada num esquema, valide a estrutura devolvida e compare os valores com o material original. Uma decisão de ferramenta ou um registo bem formado só são úteis no contexto da fonte e das provas realmente devolvidas.

A ficha nativa indica uma janela de contexto de 1M e saída textual de 64K. A página do modelo da API especifica 1 048 576 tokens de entrada e 65 536 tokens de saída. Instruções, conteúdo de origem e conversação preservada consomem o orçamento de entrada, enquanto o raciocínio e um limite de resposta afetam se o resultado final cabe. Cache, processamento em lote, Flex e Priority são apresentados para este perfil do produtor. Para tarefas repetidas, preserve as mesmas definições de categorias ou campos e transporte os identificadores através do resultado, para que uma revisão posterior possa localizar o item de origem.

Este perfil estável é separado das variantes Preview de junho e setembro descritas noutros pontos da família. A ficha nativa partilhada atribui melhorias do September Preview, incluindo cumprimento de instruções e concisão, especificamente a essa pré-visualização; não devem ser transferidas silenciosamente para o identificador estável. Gerações Flash-Lite posteriores utilizam também controlos de pensamento e tabelas de capacidades diferentes. Preserve a edição e escolha as definições documentadas para ela, em vez de substituir os orçamentos 2.5 pela sintaxe de níveis de pensamento Gemini 3.

A ficha apresenta alucinações e limitações na compreensão causal, dedução lógica complexa e raciocínio contrafactual, e indica uma data-limite de conhecimento de janeiro de 2025. Forneça provas atuais ou utilize um fluxo de fundamentação documentado quando os factos mais recentes importarem. Reveja traduções quanto ao significado, campos extraídos quanto ao apoio na fonte e transcrições face ao áudio. Um resultado pequeno e focado torna esta revisão prática, sem tratar uma resposta polida como prova de que a fonte continha o pormenor afirmado.

Tarefa prática

### Tarefa prática

Exemplo técnico em inglês

```
Translate a pickup instruction

Translate this pickup instruction into French for a customer: "Collect order AR-62 at reception between 14:00 and 17:00. Bring the pickup code. Do not send the code by email." Keep AR-62 and the time range unchanged. Return only the translation, preserving both the required action and the warning.
```

#### Resultado esperado

```
One French translation with the original order ID and time range, without commentary.
```

#### Verificar o resultado

```
Check the order ID, both times and the prohibition on emailing the code against the source.
```

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

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

Google /`gemini-2.5-flash-lite`

### Introdução

Gemini 2.5 Flash-Lite é o modelo textual multimodal estável da Google para classificação, tradução e extração simples frequentes. O pensamento está desligado por predefinição e pode ser ativado com um orçamento de raciocínio de 512–24 576 tokens. Aceita texto e suportes multimédia, com ferramentas, saída estruturada e um limite de entrada de 1 048 576 tokens.

Entradas aceites

Texto · Imagens

Resultados

Texto

### Disponível no Ailoot · entradas e métodos

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

Entrada

`text`, `image`

Saída

`text`

Contexto

1 048 576 tokens

Saída máxima

65 535 tokens

Formato de saída

json ou SSE

| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites gemini-2.5-flash-lite | Predefinição— |
| Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 | Predefinição— |
| Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites user, assistant | Predefinição— |
| Campo`messages[].content` | Tipo`string\|content_block[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`system` | Tipo`string\|content_block[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Mínimo: 1 O limite aplica-se a: Limite exato do modelo ou da ficha selecionados | Predefinição— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |
| Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`stop_sequences` | Tipo`string[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`tools` | Tipo`tool[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`tools[].name` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: Ferramenta fornecida | Predefinição— |
| Campo`tools[].description` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`tools[].input_schema` | Tipo`JSON_schema` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`tool_choice` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`thinking.type` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`thinking.budget_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`output_config.effort` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`metadata` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`cache_control` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |

Combinações de materiais de entrada

**Texto** · Texto UTF8

`messages[].content ou bloco type=text`

**Texto + imagem**

`{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} ou origem type=url`

Parâmetros e ciclo de vida do método

| Parâmetro | Contrato |
| --- | --- |
| Parâmetro`material_types` | Contratotext, image |
| Parâmetro`required` | Contratomodel, messages, max\_tokens |
| Parâmetro`optional_controls` | Contratonull |
| Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json |
| Parâmetro`text_file_material` | ContratoConteúdo UTF-8 real inserido como texto; ID de ficheiros/URLs precisam de suporte separado e exato |

Ciclo de vida: `exact retained published method`

As estruturas dos métodos e os ID são exatos; a capacidade do fornecedor é distinta da admissão dos pedidos.

### Tarifários

#### Tarifas dos métodos Ailoot

Entrada

0,0001 US$ */ 1K*

Saída

0,0004 US$ */ 1K*

Leitura da cache

0,00001 US$ */ 1K*

O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. [Como funcionam a reserva e a liquidação →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/)

#### Detalhes da tarifa de referência

As tabelas de referência do modelo não alteram a seleção do método, as cotações ou os custos. Os custos ativos usam as tarifas do método Ailoot selecionado.

Tabelas de referência do modelo

#### Preços por configuração

Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.

| Configuração | Tabela de tarifas | Tokens de contexto, mais de | Tokens de contexto, até ao limite inclusive | Custo |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfiguraçãoOpenAI Chat · Tarifas de base por token | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0002** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0008** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00002** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0001666666666666666** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens |
| ConfiguraçãoOpenAI Chat · Escalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0002** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0008** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00002** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0001666666666666666** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens |
| ConfiguraçãoAnthropic Messages · Tarifas de base por token | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0002** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0008** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00002** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0001666666666666666** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens |
| ConfiguraçãoAnthropic Messages · Escalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0002** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0008** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00002** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0001666666666666666** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens |

### Exemplos de pedidos

#### Ailoot · Anthropic Messages

Exemplo de textoEntrada, imagemPython SDKNode.js SDKStreaming em Python

```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-flash-lite", "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-flash-lite", "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-flash-lite",
    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-flash-lite",
  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-flash-lite',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")
```

### Receber e guardar os resultados

#### Ailoot · Anthropic Messages

json ou SSE

##### Guardar todos os resultados concluídos

Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.

Conserve todos os blocos de conteúdo, as assinaturas de raciocínio e os ID reais de utilização de ferramentas. Junte todos os deltas de blocos SSE; o primeiro bloco de texto não é a saída completa.

##### Se for necessário verificar a resposta original

Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.

Campos da resposta

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`id` | Tipostring |
| Campo`model` | Tipostring |
| Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Campo`stop_reason` | Tipostring\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Erros e passos seguintes

| Resposta | Condição | Passo seguinte |
| --- | --- | --- |
| Resposta400 · `invalid_request_error` | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. |

### Aliases

#### Aliases do modelo

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

#### Aliases dos caminhos dos métodos

`/chat/completions`

#### IDs de chamada relacionados

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

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

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

Google /`gemini-2.5-flash-lite`

### Introdução

Gemini 2.5 Flash-Lite é o modelo textual multimodal estável da Google para classificação, tradução e extração simples frequentes. O pensamento está desligado por predefinição e pode ser ativado com um orçamento de raciocínio de 512–24 576 tokens. Aceita texto e suportes multimédia, com ferramentas, saída estruturada e um limite de entrada de 1 048 576 tokens.

Entradas aceites

Texto · Imagens

Resultados

Texto

### Disponível no Ailoot · entradas e métodos

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

Entrada

`text`, `image`

Saída

`text`

Formato de saída

json ou streaming suportado

| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`path.model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites gemini-2.5-flash-lite | Predefinição— |
| Campo`contents` | Tipo`content[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 | Predefinição— |
| Campo`contents[].role` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites user, model | Predefinição— |
| Campo`contents[].parts` | Tipo`part[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`systemInstruction` | Tipo`content` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`generationConfig.maxOutputTokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`generationConfig.temperature` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`generationConfig.topP` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`generationConfig.topK` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`generationConfig.stopSequences` | Tipo`string[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`generationConfig.thinkingConfig.includeThoughts` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`generationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`tools[].functionDeclarations` | Tipo`function_declaration[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`toolConfig.functionCallingConfig.mode` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`safetySettings` | Tipo`object[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`sessionId` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |

Combinações de materiais de entrada

**Texto** · Texto UTF8

`contents[].parts[].text`

**Texto + imagem**

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

Parâmetros e ciclo de vida do método

| Parâmetro | Contrato |
| --- | --- |
| Parâmetro`material_types` | Contratotext, image |
| Parâmetro`required` | Contratocontents |
| Parâmetro`optional_controls` | Contratonull |
| Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json |
| Parâmetro`text_file_material` | ContratoConteúdo UTF-8 real inserido como texto; ID de ficheiros/URLs precisam de suporte separado e exato |

Ciclo de vida: `exact retained published method`

As estruturas dos métodos e os ID são exatos; a capacidade do fornecedor é distinta da admissão dos pedidos.

### Tarifários

#### Tarifas dos métodos Ailoot

Entrada

0,0001 US$ */ 1K*

Saída

0,0004 US$ */ 1K*

Leitura da cache

0,00001 US$ */ 1K*

O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. [Como funcionam a reserva e a liquidação →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/)

#### Detalhes da tarifa de referência

As tabelas de referência do modelo não alteram a seleção do método, as cotações ou os custos. Os custos ativos usam as tarifas do método Ailoot selecionado.

Tabelas de referência do modelo

#### Preços por configuração

Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.

| Configuração | Tabela de tarifas | Tokens de contexto, mais de | Tokens de contexto, até ao limite inclusive | Custo |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfiguraçãoOpenAI Chat · Tarifas de base por token | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0002** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0008** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00002** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0001666666666666666** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens |
| ConfiguraçãoOpenAI Chat · Escalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0002** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0008** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00002** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0001666666666666666** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens |
| ConfiguraçãoAnthropic Messages · Tarifas de base por token | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0002** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0008** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00002** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0001666666666666666** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens |
| ConfiguraçãoAnthropic Messages · Escalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0002** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0008** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00002** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0001666666666666666** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens |

### Exemplos de pedidos

#### Ailoot · Gemini generateContent

Exemplo de textoEntrada, imagemPython SDKNode.js SDKStreaming em Python

```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-flash-lite: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-flash-lite: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-flash-lite", 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-flash-lite", 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-flash-lite',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
```

### Receber e guardar os resultados

#### Ailoot · Gemini generateContent

json ou streaming suportado

##### Guardar todos os resultados concluídos

Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.

Conserve todos os candidatos e partes, incluindo chamadas de funções, assinaturas de raciocínio e dados de utilização; junte os fragmentos do fluxo pela ordem.

##### Se for necessário verificar a resposta original

Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.

Campos da resposta

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`responseId` | Tipostring |
| Campo`modelVersion` | Tipostring |
| Campo`candidates[].content.parts[]` | Tipotext\|inlineData\|functionCall\|other part |
| Campo`candidates[].finishReason` | Tipostring |
| Campo`usageMetadata` | Tipoobject |

Erros e passos seguintes

| Resposta | Condição | Passo seguinte |
| --- | --- | --- |
| Resposta400 · `invalid_request_error` | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. |

### Aliases

#### Aliases do modelo

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

#### Aliases dos caminhos dos métodos

`/chat/completions`

#### IDs de chamada relacionados

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

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

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

Google /`gemini-2.5-flash-lite`

ID do modelo

- `gemini-2.5-flash-lite`
- `google/gemini-2.5-flash-lite`

### Introdução

Gemini 2.5 Flash-Lite é o modelo textual multimodal estável da Google para classificação, tradução e extração simples frequentes. O pensamento está desligado por predefinição e pode ser ativado com um orçamento de raciocínio de 512–24 576 tokens. Aceita texto e suportes multimédia, com ferramentas, saída estruturada e um limite de entrada de 1 048 576 tokens.

Entradas aceites

Texto

Resultados

Texto

### Disponível no Ailoot · entradas e métodos

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

Entrada

`text`

Saída

`text`

Formato de saída

json ou SSE

| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites gemini-2.5-flash-lite | Predefinição— |
| Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 | Predefinição— |
| Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: Conversação textual | Predefinição— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |

Combinações de materiais de entrada

**Texto** · Texto UTF8

`messages[].content`

Parâmetros e ciclo de vida do método

| Parâmetro | Contrato |
| --- | --- |
| Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json |
| Parâmetro`required` | Contratomodel, messages |
| Parâmetro`material_types` | Contratotext |
| Parâmetro`messages` | ContratoLista de mensagens com estrutura role/content |
| Parâmetro`file_material` | ContratoDocumento UTF-8 real inserido como texto literal; nenhum ID de ficheiro inferido |
| Parâmetro`optional_controls` | Contratostream |
| Parâmetro`control_scope` | ContratoConversação textual; stream é um booleano e tem false como predefinição. |
| Parâmetro`output_modalities` | Contratotext |
| Parâmetro`hosted_operations` | Contratofalse |
| Parâmetro`multimodal_input_binding` | Contratonull |

Aliases do método: `/chat/completions`

Ciclo de vida: `synchronous_or_streamed`

Envie o ID exato do modelo com messages.

O comprimento do contexto não é um limite de saída.

Um ficheiro de texto pode fornecer texto literal; as entradas de imagem/áudio/objeto de ficheiro exigem uma associação exata.

### Tarifários

As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.

Modo rápido

Tarifa normal Quando o modo rápido está selecionado

Modo flex

Tarifa normal Quando o modo flex está selecionado

Esforço máximo de raciocínio

Tarifa normal Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default)

Preços da cache explícita

Não ativado Quando é pedida cache explícita

#### Tarifas Ailoot

#### Preços por configuração

Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.

| Configuração | Tabela de tarifas | Tokens de contexto, mais de | Tokens de contexto, até ao limite inclusive | Custo |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0002** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0008** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00002** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0001666666666666666** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens |
| ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0002** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0008** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00002** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0001666666666666666** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens |

O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. [Como funcionam a reserva e a liquidação →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/)

### Exemplos de pedidos

#### 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-flash-lite","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-flash-lite", 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"))
```

### Receber e guardar os resultados

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json ou SSE

##### Guardar todos os resultados concluídos

Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.

Conserve cada opção com o conteúdo, as chamadas de ferramentas e o raciocínio. Em SSE, junte os deltas por índice de opção e ferramenta e mantenha o motivo final de conclusão e os dados de utilização.

##### Se for necessário verificar a resposta original

Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.

Campos da resposta

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`choices[].index` | Tipointeger |
| Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null |
| Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] |
| Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring |
| Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array |
| Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Erros e passos seguintes

| Resposta | Condição | Passo seguinte |
| --- | --- | --- |
| Resposta400 · `invalid_request_error` | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. |

### Aliases

#### Aliases do modelo

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

#### Aliases dos caminhos dos métodos

`/chat/completions`

#### IDs de chamada relacionados

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

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

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

Google /`gemini-2.5-flash-lite`

ID do modelo

- `gemini-2.5-flash-lite`
- `google/gemini-2.5-flash-lite`

### Introdução

Gemini 2.5 Flash-Lite é o modelo textual multimodal estável da Google para classificação, tradução e extração simples frequentes. O pensamento está desligado por predefinição e pode ser ativado com um orçamento de raciocínio de 512–24 576 tokens. Aceita texto e suportes multimédia, com ferramentas, saída estruturada e um limite de entrada de 1 048 576 tokens.

Entradas aceites

Texto

Resultados

json · sse

### Disponível no Ailoot · entradas e métodos

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

Entrada

`text`

Saída

`json`, `sse`

Formato de saída

JSON ou SSE

| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites gemini-2.5-flash-lite | Predefinição— |
| Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites user, assistant | Predefinição— |
| Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |

Combinações de materiais de entrada

**Texto** · Texto UTF-8

`Cadeia de caracteres messages[].content`

Parâmetros e ciclo de vida do método

| Parâmetro | Contrato |
| --- | --- |
| Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json |
| Parâmetro`required` | Contratomodel, messages, max\_tokens |
| Parâmetro`optional_controls` | Contratostream |
| Parâmetro`material_types` | Contratotext |
| Parâmetro`text_file_material` | ContratoLeia o documento UTF-8 real e coloque o texto na entrada indicada ou na cadeia de conteúdo da mensagem. |

Ciclo de vida: `synchronous_or_streamed`

### Tarifários

As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.

Modo rápido

Tarifa normal Quando o modo rápido está selecionado

Modo flex

Tarifa normal Quando o modo flex está selecionado

Esforço máximo de raciocínio

Tarifa normal Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default)

Preços da cache explícita

Não ativado Quando é pedida cache explícita

#### Tarifas Ailoot

#### Preços por configuração

Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.

| Configuração | Tabela de tarifas | Tokens de contexto, mais de | Tokens de contexto, até ao limite inclusive | Custo |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0002** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0008** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00002** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0001666666666666666** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens |
| ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0002** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0008** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00002** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0001666666666666666** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens |

O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. [Como funcionam a reserva e a liquidação →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/)

### Exemplos de pedidos

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Corpo JSON mínimo completocurl · use o seu documento UTF-8Python · guarde o resultado completo

```json
{
  "model": "gemini-2.5-flash-lite",
  "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-flash-lite', '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-flash-lite', '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))
```

### Receber e guardar os resultados

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON ou SSE

##### Guardar todos os resultados concluídos

Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.

Conserve todos os blocos de conteúdo, as assinaturas de raciocínio e os ID reais de utilização de ferramentas. Junte todos os deltas de blocos SSE; o primeiro bloco de texto não é a saída completa.

##### Se for necessário verificar a resposta original

Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.

Campos da resposta

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`id` | Tipostring |
| Campo`model` | Tipostring |
| Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Campo`stop_reason` | Tipostring\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Erros e passos seguintes

| Resposta | Condição | Passo seguinte |
| --- | --- | --- |
| Resposta400 · `invalid_request_error` | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. |

### Aliases

#### Aliases do modelo

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

#### Aliases dos caminhos dos métodos

`/chat/completions`

#### IDs de chamada relacionados

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

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

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

Google /`google/gemini-2.5-flash-lite`

ID do modelo

- `gemini-2.5-flash-lite`
- `google/gemini-2.5-flash-lite`

### Introdução

Gemini 2.5 Flash-Lite é o modelo textual multimodal estável da Google para classificação, tradução e extração simples frequentes. O pensamento está desligado por predefinição e pode ser ativado com um orçamento de raciocínio de 512–24 576 tokens. Aceita texto e suportes multimédia, com ferramentas, saída estruturada e um limite de entrada de 1 048 576 tokens.

Entradas aceites

Texto

Resultados

Texto

### Disponível no Ailoot · entradas e métodos

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

Entrada

`text`

Saída

`text`

Formato de saída

json ou SSE

| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites google/gemini-2.5-flash-lite | Predefinição— |
| Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 | Predefinição— |
| Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Exemplos: system, user, assistant, tool, function Condições: Estes papéis são representados explicitamente pelos tipos de compatibilidade do código-fonte; o conjunto exato de papéis continua específico do modelo. Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`messages[].content` | Tipo`string\|content_part[]\|null` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`messages[].tool_calls` | Tipo`tool_call[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`messages[].tool_call_id` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: role=tool; use o ID realmente devolvido | Predefinição— |
| Campo`messages[].name` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`messages[].reasoning_content` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: Reintroduza o raciocínio realmente devolvido quando este modelo o utiliza | Predefinição— |
| Campo`messages[].reasoning_details` | Tipo`object\|array` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`max_completion_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |
| Campo`stream_options.include_usage` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`stop` | Tipo`string\|string[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`tools` | Tipo`function_tool[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`tools[].type` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites function Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`tools[].function.name` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Aplica-se quando: Função fornecida como ferramenta | Predefinição— |
| Campo`tools[].function.description` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`tools[].function.parameters` | Tipo`JSON_schema` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`tool_choice` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`parallel_tool_calls` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`response_format` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`reasoning_effort` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`reasoning` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`service_tier` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`instructions` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Campo de compatibilidade | Predefinição— |
| Campo`functions` | Tipo`function[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`function_call` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`prompt_cache_options` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`modalities` | Tipo`string[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites text | Predefinição— |
| Campo`provider` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: provider.options é rejeitado nesta rota textual Ultra | Predefinição— |
| Campo`cache_control.ttl` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: 1h é rejeitado nos locais efetivos da cache de prompts | Predefinição— |

Combinações de materiais de entrada

**Texto** · Texto UTF8

`messages[].content`

Parâmetros e ciclo de vida do método

| Parâmetro | Contrato |
| --- | --- |
| Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json |
| Parâmetro`required` | Contratomodel, messages |
| Parâmetro`material_types` | Contratotext |
| Parâmetro`messages` | ContratoLista de mensagens com estrutura role/content |
| Parâmetro`file_material` | ContratoDocumento UTF-8 real inserido como texto literal; nenhum ID de ficheiro inferido |
| Parâmetro`optional_controls` | Contratostream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parâmetro`control_scope` | ContratoEspecífico do modelo; as ferramentas de funções do utilizador diferem das ferramentas alojadas |
| Parâmetro`output_modalities` | Contratotext |
| Parâmetro`hosted_operations` | Contratofalse |
| Parâmetro`multimodal_input_binding` | Contratonull |

Ciclo de vida: `synchronous_or_streamed`

Envie o ID exato do modelo com messages.

O comprimento do contexto não é um limite de saída.

Um ficheiro de texto pode fornecer texto literal; as entradas de imagem/áudio/objeto de ficheiro exigem uma associação exata.

### Tarifários

As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.

Modo rápido

Tarifa normal Quando o modo rápido está selecionado

Modo flex

Tarifa normal Quando o modo flex está selecionado

Esforço máximo de raciocínio

Tarifa normal Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default)

Preços da cache explícita

Não ativado Quando é pedida cache explícita

#### Tarifas Ailoot

#### Preços por configuração

Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.

| Configuração | Tabela de tarifas | Tokens de contexto, mais de | Tokens de contexto, até ao limite inclusive | Custo |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0002** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0008** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00002** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0001666666666666666** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens |
| ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0002** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0008** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00002** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0001666666666666666** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens |

O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. [Como funcionam a reserva e a liquidação →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/)

### Exemplos de pedidos

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStreaming em Python

```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-flash-lite", "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-flash-lite',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-flash-lite',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")
```

### Receber e guardar os resultados

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json ou SSE

##### Guardar todos os resultados concluídos

Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.

Conserve cada opção com o conteúdo, as chamadas de ferramentas e o raciocínio. Em SSE, junte os deltas por índice de opção e ferramenta e mantenha o motivo final de conclusão e os dados de utilização.

##### Se for necessário verificar a resposta original

Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.

Campos da resposta

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`choices[].index` | Tipointeger |
| Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null |
| Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] |
| Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring |
| Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array |
| Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Erros e passos seguintes

| Resposta | Condição | Passo seguinte |
| --- | --- | --- |
| Resposta400 · `invalid_request_error` | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. |

### Aliases

#### Aliases do modelo

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

#### Aliases dos caminhos dos métodos

`/chat/completions`

#### IDs de chamada relacionados

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

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

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

Google /`google/gemini-2.5-flash-lite`

ID do modelo

- `gemini-2.5-flash-lite`
- `google/gemini-2.5-flash-lite`

### Introdução

Gemini 2.5 Flash-Lite é o modelo textual multimodal estável da Google para classificação, tradução e extração simples frequentes. O pensamento está desligado por predefinição e pode ser ativado com um orçamento de raciocínio de 512–24 576 tokens. Aceita texto e suportes multimédia, com ferramentas, saída estruturada e um limite de entrada de 1 048 576 tokens.

Entradas aceites

Texto

Resultados

json · sse

### Disponível no Ailoot · entradas e métodos

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

Entrada

`text`

Saída

`json`, `sse`

Formato de saída

JSON ou SSE

| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites google/gemini-2.5-flash-lite | Predefinição— |
| Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites user, assistant | Predefinição— |
| Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |

Combinações de materiais de entrada

**Texto** · Texto UTF-8

`Cadeia de caracteres messages[].content`

Parâmetros e ciclo de vida do método

| Parâmetro | Contrato |
| --- | --- |
| Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json |
| Parâmetro`required` | Contratomodel, messages, max\_tokens |
| Parâmetro`optional_controls` | Contratostream |
| Parâmetro`material_types` | Contratotext |
| Parâmetro`text_file_material` | ContratoLeia o documento UTF-8 real e coloque o texto na entrada indicada ou na cadeia de conteúdo da mensagem. |

Ciclo de vida: `synchronous_or_streamed`

### Tarifários

As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.

Modo rápido

Tarifa normal Quando o modo rápido está selecionado

Modo flex

Tarifa normal Quando o modo flex está selecionado

Esforço máximo de raciocínio

Tarifa normal Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default)

Preços da cache explícita

Não ativado Quando é pedida cache explícita

#### Tarifas Ailoot

#### Preços por configuração

Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.

| Configuração | Tabela de tarifas | Tokens de contexto, mais de | Tokens de contexto, até ao limite inclusive | Custo |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0002** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0008** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00002** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0001666666666666666** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens |
| ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0002** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0008** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.00002** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.0001666666666666666** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens |

O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. [Como funcionam a reserva e a liquidação →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/)

### Exemplos de pedidos

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Corpo JSON mínimo completocurl · use o seu documento UTF-8Python · guarde o resultado completo

```json
{
  "model": "google/gemini-2.5-flash-lite",
  "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-flash-lite', '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-flash-lite', '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))
```

### Receber e guardar os resultados

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON ou SSE

##### Guardar todos os resultados concluídos

Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.

Conserve todos os blocos de conteúdo, as assinaturas de raciocínio e os ID reais de utilização de ferramentas. Junte todos os deltas de blocos SSE; o primeiro bloco de texto não é a saída completa.

##### Se for necessário verificar a resposta original

Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.

Campos da resposta

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`id` | Tipostring |
| Campo`model` | Tipostring |
| Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Campo`stop_reason` | Tipostring\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Erros e passos seguintes

| Resposta | Condição | Passo seguinte |
| --- | --- | --- |
| Resposta400 · `invalid_request_error` | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. |

### Aliases

#### Aliases do modelo

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

#### Aliases dos caminhos dos métodos

`/chat/completions`

#### IDs de chamada relacionados

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

FAQ · Google: Gemini 2.5 Flash Lite

Que entradas e resultados estão disponíveis?

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Que campos utiliza o pedido?

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

Que limites se aplicam?

`POST /v1/messages` · `gemini-2.5-flash-lite`: `ctx`: `1048576`; `max_out`: `65535`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` · `gemini-2.5-flash-lite`: `contents.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `gemini-2.5-flash-lite`: `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `google/gemini-2.5-flash-lite`: `messages.min_items`: `1`

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