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Google: Gemini 2.5 Pro

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Google: Gemini 2.5 Pro

Gemini 2.5 Pro é o modelo estável de pensamento da Google para código complexo, matemática, STEM e análise de contexto longo. Aceita texto, imagens, áudio, vídeo e PDF e devolve texto, com ferramentas e saída estruturada. O seu orçamento dinâmico de raciocínio suporta 128–32 768 tokens e não pode ser completamente desativado.

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 Pro é o perfil estável de pensamento da Google para programação avançada, matemática, STEM e análise de contexto longo. Pode compreender texto, áudio, imagens, vídeo e repositórios de código completos, e o seu perfil Gemini API aceita também entrada PDF. A saída é texto, incluindo código, análise escrita ou um registo estruturado. Uma tarefa útil fornece as provas e pede um resultado que possa ser verificado, como uma solução explicada, uma conclusão sobre a base de código ou uma comparação entre vários documentos.

Para programação, forneça os ficheiros relevantes, o comportamento observado e a alteração ou pergunta importantes. O contexto longo pode ajudar o modelo a relacionar módulos, em vez de raciocinar a partir de um fragmento isolado. Para investigar um percurso de código, peça-lhe que acompanhe um identificador desde um formulário de entrada, passando pelo processamento, até ao armazenamento, identifique onde um contrato muda e proponha uma correção focada. Preserve as restrições e peça referências de apoio. Uma revisão proposta precisa de comparação com o código real e com qualquer validação efetuada através das ferramentas ligadas.

Para matemática ou análise científica, indique o problema, os pressupostos, as unidades e a forma exigida da resposta. Forneça os dados ou figuras de que o cálculo depende. Peça o resultado sustentado e as verificações que permitem avaliá-lo, como casos-limite ou uma comparação com os valores originais. A capacidade de raciocínio do modelo não elimina a ambiguidade no enunciado do problema. Mantenha visível uma quantidade desconhecida ou um pressuposto sem apoio, em vez de o substituir por um valor conveniente.

O pensamento dinâmico é a predefinição documentada. O guia GenerateContent do Gemini 2.5 suporta um orçamento explícito de raciocínio entre 128 e 32 768 tokens para Pro, ou -1 para pensamento adaptativo. Esta edição não pode desativar completamente o pensamento. Esses controlos diferem da opção de orçamento zero do Flash e das definições de níveis de pensamento Gemini 3. O orçamento de pensamento orienta o raciocínio, em vez de garantir um número exato de tokens internos, e um limite de resposta também precisa de deixar espaço para o artefacto final.

Para trabalho documental multimodal, identifique as páginas, o gráfico, a região de imagem ou o acontecimento da gravação que devem sustentar a resposta. Uma tarefa prática de síntese pode pedir as afirmações concorrentes de vários documentos de origem, as passagens que as sustentam e as diferenças importantes para uma decisão. Peça ao modelo que distinga um facto declarado de uma inferência. Para vídeo ou áudio, defina se o resultado deve ser uma descrição, transcrição, resumo ou comparação. A imagem e o som são provas para um resultado textual neste perfil.

A página exata da API documenta chamadas de funções, execução de código, pesquisa em ficheiros, fundamentação por pesquisa, fundamentação com Maps, contexto de URL e saídas estruturadas. Defina as finalidades das funções e os campos dos parâmetros e preserve os resultados reais em turnos posteriores. Para um registo sujeito a um esquema, especifique os campos obrigatórios e como deve ser representada a informação em falta. A arquitetura nativa é um transformer multimodal de mistura esparsa de especialistas; esse design do modelo não fornece, por si só, execução de ferramentas externas nem uma aplicação acabada para além do texto ou código devolvidos.

A ficha nativa apresenta contexto de entrada de 1M e saída textual de 64K; a tabela da API especifica 1 048 576 tokens de entrada e 65 536 tokens de saída. Instruções, conteúdo de origem e histórico preservado contribuem para a preparação da entrada. Uma margem máxima de resposta inclui tokens de raciocínio, pelo que um limite demasiado pequeno pode interromper a resposta final. A cache e o processamento em lote estão documentados, juntamente com opções Flex e Priority. Preserve o identificador de cada fonte e a forma final pedida ao preparar tarefas independentes de contexto longo.

O identificador estável é distinto das edições Experimental e Preview abordadas separadamente na ficha partilhada do modelo Pro. Não atribua os resultados específicos dessas versões a este perfil apenas por partilharem o nome Pro. A ficha identifica possíveis alucinações e limitações na compreensão causal, dedução complexa e raciocínio contrafactual, com uma data-limite de conhecimento de janeiro de 2025. Forneça provas atuais quando isso importar e reveja referências a fontes, cálculos e alterações propostas. A saída útil é o artefacto sustentado de texto ou código que a tarefa pediu.

Tarefa prática

Tarefa prática

Exemplo técnico em inglês

Trace an identifier through storage

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

Resultado esperado

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

Verificar o resultado

Check that the proposed path preserves distinct strings 0017 and 17 while specifying missing-ID behavior.
Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages gemini-2.5-pro

gemini-2.5-pro

Google /gemini-2.5-pro

Introdução

Gemini 2.5 Pro é o modelo estável de pensamento da Google para código complexo, matemática, STEM e análise de contexto longo. Aceita texto, imagens, áudio, vídeo e PDF e devolve texto, com ferramentas e saída estruturada. O seu orçamento dinâmico de raciocínio suporta 128–32 768 tokens e não pode ser completamente desativado.

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
65 536 tokens
Formato de saída
json ou SSE
CampoTipoRequisitoValores e limitesPredefinição
CampomodelTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
gemini-2.5-pro
Predefinição—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObrigatórioValores e limites
Número mínimo de elementos: 1
Predefinição—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
user, assistant
Predefinição—
Campomessages[].contentTipostring|content_block[]RequisitoObrigatórioValores e limitesPredefinição—
CamposystemTipostring|content_block[]RequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoObrigatórioValores e limites
Mínimo: 1
O limite aplica-se a: Limite exato do modelo ou da ficha selecionados
Predefinição—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores e limitesPredefiniçãofalse
CampotemperatureTiponumberRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campotop_pTiponumberRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campostop_sequencesTipostring[]RequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampotoolsTipotool[]RequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campotools[].nameTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Aplica-se quando: Ferramenta fornecida
Predefinição—
Campotools[].descriptionTipostringRequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Campotools[].input_schemaTipoJSON_schemaRequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Campotool_choiceTipoobjectRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campothinking.typeTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campothinking.budget_tokensTipointegerRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campooutput_config.effortTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampometadataTipoobjectRequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Campocache_controlTipoobjectRequisitoOpcionalValores 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
ParâmetroContrato
Parâmetromaterial_typesContratotext, image
ParâmetrorequiredContratomodel, messages, max_tokens
Parâmetrooptional_controlsContratonull
Parâmetrocontent_typeContratoapplication/json
Parâmetrotext_file_materialContratoConteúdo 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

Ailoot Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Entrada
0,00125 US$ / 1K
Saída
0,01 US$ / 1K
Leitura da cache
0,000125 US$ / 1K

Preços por comprimento do pedido · Anthropic Messages

Tamanho do pedido, em tokensEntradaSaídaLeitura da cacheEscrita na cacheCache de 5 minCache de 1 hora
Tamanho do pedido, em tokens(0; 200 000]Entrada0,00125 US$Saída0,01 US$Leitura da cache0,000125 US$Escrita na cacheBase: —Cache de 5 minBase: —Cache de 1 horaBase: —
Tamanho do pedido, em tokens(200 000; ∞)Entrada0,0025 US$Saída0,015 US$Leitura da cache0,00025 US$Escrita na cacheBase: —Cache de 5 minBase: —Cache de 1 horaBase: —

Tarifas em USD por 1K tokens. Se não estiver definida nenhuma tarifa, é herdada a tarifa base deste método; «—» significa que não está definida nenhuma tarifa base.

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 →

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.

ConfiguraçãoTabela de tarifasTokens de contexto, mais deTokens de contexto, até ao limite inclusiveCusto
ConfiguraçãoOpenAI Chat · Tarifas de base por tokenTabela de tarifasTarifa baseTokens de contexto, mais de—Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.0025 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.02 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.00025 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache $0.00075 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens
Saída · Tokens de saída de raciocínio $0.02 / 1K tokens
ConfiguraçãoOpenAI Chat · Escalão 1 por comprimento do pedidoTabela de tarifas—Tokens de contexto, mais de0Tokens de contexto, até ao limite inclusive200 000Custo
Entrada · Tokens de entrada $0.0025 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.02 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.00025 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache $0.00075 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraçãoOpenAI Chat · Escalão 2 por comprimento do pedidoTabela de tarifas—Tokens de contexto, mais de200 000Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.005 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.03 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.0005 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache $0.00075 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraçãoAnthropic Messages · Tarifas de base por tokenTabela de tarifasTarifa baseTokens de contexto, mais de—Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.0025 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.02 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.00025 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache $0.00075 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens
Saída · Tokens de saída de raciocínio $0.02 / 1K tokens
ConfiguraçãoAnthropic Messages · Escalão 1 por comprimento do pedidoTabela de tarifas—Tokens de contexto, mais de0Tokens de contexto, até ao limite inclusive200 000Custo
Entrada · Tokens de entrada $0.0025 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.02 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.00025 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache $0.00075 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraçãoAnthropic Messages · Escalão 2 por comprimento do pedidoTabela de tarifas—Tokens de contexto, mais de200 000Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.005 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.03 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.0005 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache $0.00075 / 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
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gemini-2.5-pro", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gemini-2.5-pro", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
import anthropic
import os

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

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(msg.to_dict(mode="json"))
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

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

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
import anthropic,os
from pathlib import Path

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

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

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

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
CampoTipo
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
Campocontent[]Tipotext|thinking|tool_use|other content block
Campostop_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Erros e passos seguintes
RespostaCondiçãoPasso seguinte
Resposta400 · invalid_request_errorCondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidosPasso seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação.

Aliases

Aliases do modelo

Ailoot gemini-2.5-pro
Ailoot Ultra gemini-2.5-pro, google/gemini-2.5-pro

Aliases dos caminhos dos métodos

/chat/completions

IDs de chamada relacionados

google/gemini-2.5-pro, gemini-2.5-pro, gemini-2.5-pro

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

gemini-2.5-pro

Google /gemini-2.5-pro

Introdução

Gemini 2.5 Pro é o modelo estável de pensamento da Google para código complexo, matemática, STEM e análise de contexto longo. Aceita texto, imagens, áudio, vídeo e PDF e devolve texto, com ferramentas e saída estruturada. O seu orçamento dinâmico de raciocínio suporta 128–32 768 tokens e não pode ser completamente desativado.

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
Contexto
1 048 576 tokens
Saída máxima
65 536 tokens
Formato de saída
json ou streaming suportado
CampoTipoRequisitoValores e limitesPredefinição
Campopath.modelTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
gemini-2.5-pro
Predefinição—
CampocontentsTipocontent[]RequisitoObrigatórioValores e limites
Número mínimo de elementos: 1
Predefinição—
Campocontents[].roleTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
user, model
Predefinição—
Campocontents[].partsTipopart[]RequisitoObrigatórioValores e limitesPredefinição—
CamposystemInstructionTipocontentRequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
CampogenerationConfig.maxOutputTokensTipointegerRequisitoOpcionalValores e limites
Mínimo: 1
Depende do modelo
Predefinição—
CampogenerationConfig.temperatureTiponumberRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampogenerationConfig.topPTiponumberRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampogenerationConfig.topKTipointegerRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampogenerationConfig.stopSequencesTipostring[]RequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampogenerationConfig.thinkingConfig.includeThoughtsTipobooleanRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampogenerationConfig.thinkingConfig.thinkingBudgetTipointegerRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campotools[].functionDeclarationsTipofunction_declaration[]RequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampotoolConfig.functionCallingConfig.modeTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CamposafetySettingsTipoobject[]RequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CamposessionIdTipostringRequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Combinações de materiais de entrada

Texto · Texto UTF8

contents[].parts[].text

Texto + imagem

parts[].inlineData={mimeType,data}

Parâmetros e ciclo de vida do método
ParâmetroContrato
Parâmetromaterial_typesContratotext, image
ParâmetrorequiredContratocontents
Parâmetrooptional_controlsContratonull
Parâmetrocontent_typeContratoapplication/json
Parâmetrotext_file_materialContratoConteúdo 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

Ailoot Gemini generateContentPOST /v1beta/models/{model}:generateContent
Entrada
0,00125 US$ / 1K
Saída
0,01 US$ / 1K
Leitura da cache
0,000125 US$ / 1K

Preços por comprimento do pedido · Gemini generateContent

Tamanho do pedido, em tokensEntradaSaídaLeitura da cacheEscrita na cacheCache de 5 minCache de 1 hora
Tamanho do pedido, em tokens(0; 200 000]Entrada0,00125 US$Saída0,01 US$Leitura da cache0,000125 US$Escrita na cacheBase: —Cache de 5 minBase: —Cache de 1 horaBase: —
Tamanho do pedido, em tokens(200 000; ∞)Entrada0,0025 US$Saída0,015 US$Leitura da cache0,00025 US$Escrita na cacheBase: —Cache de 5 minBase: —Cache de 1 horaBase: —

Tarifas em USD por 1K tokens. Se não estiver definida nenhuma tarifa, é herdada a tarifa base deste método; «—» significa que não está definida nenhuma tarifa base.

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 →

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.

ConfiguraçãoTabela de tarifasTokens de contexto, mais deTokens de contexto, até ao limite inclusiveCusto
ConfiguraçãoOpenAI Chat · Tarifas de base por tokenTabela de tarifasTarifa baseTokens de contexto, mais de—Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.0025 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.02 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.00025 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache $0.00075 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens
Saída · Tokens de saída de raciocínio $0.02 / 1K tokens
ConfiguraçãoOpenAI Chat · Escalão 1 por comprimento do pedidoTabela de tarifas—Tokens de contexto, mais de0Tokens de contexto, até ao limite inclusive200 000Custo
Entrada · Tokens de entrada $0.0025 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.02 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.00025 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache $0.00075 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraçãoOpenAI Chat · Escalão 2 por comprimento do pedidoTabela de tarifas—Tokens de contexto, mais de200 000Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.005 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.03 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.0005 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache $0.00075 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraçãoAnthropic Messages · Tarifas de base por tokenTabela de tarifasTarifa baseTokens de contexto, mais de—Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.0025 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.02 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.00025 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache $0.00075 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens
Saída · Tokens de saída de raciocínio $0.02 / 1K tokens
ConfiguraçãoAnthropic Messages · Escalão 1 por comprimento do pedidoTabela de tarifas—Tokens de contexto, mais de0Tokens de contexto, até ao limite inclusive200 000Custo
Entrada · Tokens de entrada $0.0025 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.02 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.00025 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache $0.00075 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraçãoAnthropic Messages · Escalão 2 por comprimento do pedidoTabela de tarifas—Tokens de contexto, mais de200 000Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.005 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.03 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.0005 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache $0.00075 / 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
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"contents": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["contents"]=[{"role":"user","parts":[{"text":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent \
  -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["contents"][0]["parts"].append({"inlineData":{"mimeType":mime,"data":b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent \
  -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
from google import genai
from google.genai import types
import os

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

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(resp.to_json_dict())
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

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

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
from google import genai
from google.genai import types
import os
from pathlib import Path

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

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

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

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
CampoTipo
CamporesponseIdTipostring
CampomodelVersionTipostring
Campocandidates[].content.parts[]Tipotext|inlineData|functionCall|other part
Campocandidates[].finishReasonTipostring
CampousageMetadataTipoobject
Erros e passos seguintes
RespostaCondiçãoPasso seguinte
Resposta400 · invalid_request_errorCondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidosPasso seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação.

Aliases

Aliases do modelo

Ailoot gemini-2.5-pro
Ailoot Ultra gemini-2.5-pro, google/gemini-2.5-pro

Aliases dos caminhos dos métodos

/chat/completions

IDs de chamada relacionados

google/gemini-2.5-pro, gemini-2.5-pro, gemini-2.5-pro

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

gemini-2.5-pro

Google /gemini-2.5-pro
ID do modelo
  • gemini-2.5-pro
  • google/gemini-2.5-pro

Introdução

Gemini 2.5 Pro é o modelo estável de pensamento da Google para código complexo, matemática, STEM e análise de contexto longo. Aceita texto, imagens, áudio, vídeo e PDF e devolve texto, com ferramentas e saída estruturada. O seu orçamento dinâmico de raciocínio suporta 128–32 768 tokens e não pode ser completamente desativado.

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
CampoTipoRequisitoValores e limitesPredefinição
CampomodelTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
gemini-2.5-pro
Predefinição—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObrigatórioValores e limites
Número mínimo de elementos: 1
Predefinição—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Aplica-se quando: Conversação textual
Predefinição—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores e limitesPredefiniçãofalse
Combinações de materiais de entrada

Texto · Texto UTF8

messages[].content

Parâmetros e ciclo de vida do método
ParâmetroContrato
Parâmetrocontent_typeContratoapplication/json
ParâmetrorequiredContratomodel, messages
Parâmetromaterial_typesContratotext
ParâmetromessagesContratoLista de mensagens com estrutura role/content
Parâmetrofile_materialContratoDocumento UTF-8 real inserido como texto literal; nenhum ID de ficheiro inferido
Parâmetrooptional_controlsContratostream
Parâmetrocontrol_scopeContratoConversação textual; stream é um booleano e tem false como predefinição.
Parâmetrooutput_modalitiesContratotext
Parâmetrohosted_operationsContratofalse
Parâmetromultimodal_input_bindingContratonull

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
Saída de raciocínio
O raciocínio utiliza a tarifa indicada para esse subconjunto dentro da saída agregada; não contabilize esses tokens duas vezes. Quando a saída inclui tokens de raciocínio

Tarifas Ailoot

Preços por configuração

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

ConfiguraçãoTabela de tarifasTokens de contexto, mais deTokens de contexto, até ao limite inclusiveCusto
ConfiguraçãoTarifas base dos tokensTabela de tarifasTarifa baseTokens de contexto, mais de—Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.0025 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.02 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.00025 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache $0.00075 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens
Saída · Tokens de saída de raciocínio $0.02 / 1K tokens
ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedidoTabela de tarifas—Tokens de contexto, mais de0Tokens de contexto, até ao limite inclusive200 000Custo
Entrada · Tokens de entrada $0.0025 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.02 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.00025 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache $0.00075 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraçãoEscalão 2 por comprimento do pedidoTabela de tarifas—Tokens de contexto, mais de200 000Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.005 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.03 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.0005 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache $0.00075 / 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 →

Exemplos de pedidos

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

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

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

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

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

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

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
CampoTipo
Campochoices[].indexTipointeger
Campochoices[].message.contentTipostring|null
Campochoices[].message.tool_callsTipotool_call[]
Campochoices[].message.reasoning_contentTipostring
Campochoices[].message.reasoning_detailsTipoobject|array
Campochoices[].finish_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Erros e passos seguintes
RespostaCondiçãoPasso seguinte
Resposta400 · invalid_request_errorCondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidosPasso seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação.

Aliases

Aliases do modelo

Ailoot gemini-2.5-pro
Ailoot Ultra gemini-2.5-pro, google/gemini-2.5-pro

Aliases dos caminhos dos métodos

/chat/completions

IDs de chamada relacionados

google/gemini-2.5-pro, gemini-2.5-pro, gemini-2.5-pro

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

gemini-2.5-pro

Google /gemini-2.5-pro
ID do modelo
  • gemini-2.5-pro
  • google/gemini-2.5-pro

Introdução

Gemini 2.5 Pro é o modelo estável de pensamento da Google para código complexo, matemática, STEM e análise de contexto longo. Aceita texto, imagens, áudio, vídeo e PDF e devolve texto, com ferramentas e saída estruturada. O seu orçamento dinâmico de raciocínio suporta 128–32 768 tokens e não pode ser completamente desativado.

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
CampoTipoRequisitoValores e limitesPredefinição
CampomodelTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
gemini-2.5-pro
Predefinição—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObrigatórioValores e limitesPredefinição—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
user, assistant
Predefinição—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoObrigatórioValores e limitesPredefinição—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoObrigatórioValores e limitesPredefinição—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores e limitesPredefiniçãofalse
Combinações de materiais de entrada

Texto · Texto UTF-8

Cadeia de caracteres messages[].content

Parâmetros e ciclo de vida do método
ParâmetroContrato
Parâmetrocontent_typeContratoapplication/json
ParâmetrorequiredContratomodel, messages, max_tokens
Parâmetrooptional_controlsContratostream
Parâmetromaterial_typesContratotext
Parâmetrotext_file_materialContratoLeia 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
Saída de raciocínio
O raciocínio utiliza a tarifa indicada para esse subconjunto dentro da saída agregada; não contabilize esses tokens duas vezes. Quando a saída inclui tokens de raciocínio

Tarifas Ailoot

Preços por configuração

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

ConfiguraçãoTabela de tarifasTokens de contexto, mais deTokens de contexto, até ao limite inclusiveCusto
ConfiguraçãoTarifas base dos tokensTabela de tarifasTarifa baseTokens de contexto, mais de—Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.0025 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.02 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.00025 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache $0.00075 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens
Saída · Tokens de saída de raciocínio $0.02 / 1K tokens
ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedidoTabela de tarifas—Tokens de contexto, mais de0Tokens de contexto, até ao limite inclusive200 000Custo
Entrada · Tokens de entrada $0.0025 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.02 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.00025 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache $0.00075 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraçãoEscalão 2 por comprimento do pedidoTabela de tarifas—Tokens de contexto, mais de200 000Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.005 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.03 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.0005 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache $0.00075 / 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 →

Exemplos de pedidos

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Corpo JSON mínimo completocurl · use o seu documento UTF-8Python · guarde o resultado completo
{
  "model": "gemini-2.5-pro",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

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

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

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

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

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

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
CampoTipo
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
Campocontent[]Tipotext|thinking|tool_use|other content block
Campostop_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Erros e passos seguintes
RespostaCondiçãoPasso seguinte
Resposta400 · invalid_request_errorCondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidosPasso seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação.

Aliases

Aliases do modelo

Ailoot gemini-2.5-pro
Ailoot Ultra gemini-2.5-pro, google/gemini-2.5-pro

Aliases dos caminhos dos métodos

/chat/completions

IDs de chamada relacionados

google/gemini-2.5-pro, gemini-2.5-pro, gemini-2.5-pro

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

google/gemini-2.5-pro

Google /google/gemini-2.5-pro
ID do modelo
  • gemini-2.5-pro
  • google/gemini-2.5-pro

Introdução

Gemini 2.5 Pro é o modelo estável de pensamento da Google para código complexo, matemática, STEM e análise de contexto longo. Aceita texto, imagens, áudio, vídeo e PDF e devolve texto, com ferramentas e saída estruturada. O seu orçamento dinâmico de raciocínio suporta 128–32 768 tokens e não pode ser completamente desativado.

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
CampoTipoRequisitoValores e limitesPredefinição
CampomodelTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
google/gemini-2.5-pro
Predefinição—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObrigatórioValores e limites
Número mínimo de elementos: 1
Predefinição—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObrigatórioValores 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—
Campomessages[].contentTipostring|content_part[]|nullRequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Campomessages[].tool_callsTipotool_call[]RequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Campomessages[].tool_call_idTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Aplica-se quando: role=tool; use o ID realmente devolvido
Predefinição—
Campomessages[].nameTipostringRequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Campomessages[].reasoning_contentTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Aplica-se quando: Reintroduza o raciocínio realmente devolvido quando este modelo o utiliza
Predefinição—
Campomessages[].reasoning_detailsTipoobject|arrayRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoOpcionalValores e limites
Mínimo: 1
Depende do modelo
Predefinição—
Campomax_completion_tokensTipointegerRequisitoOpcionalValores e limites
Mínimo: 1
Depende do modelo
Predefinição—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores e limitesPredefiniçãofalse
Campostream_options.include_usageTipobooleanRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampotemperatureTiponumberRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campotop_pTiponumberRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampostopTipostring|string[]RequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampotoolsTipofunction_tool[]RequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campotools[].typeTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
function
Depende do modelo
Predefinição—
Campotools[].function.nameTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
Aplica-se quando: Função fornecida como ferramenta
Predefinição—
Campotools[].function.descriptionTipostringRequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Campotools[].function.parametersTipoJSON_schemaRequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Campotool_choiceTipostring|objectRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campoparallel_tool_callsTipobooleanRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Camporesponse_formatTipoobjectRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Camporeasoning_effortTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CamporeasoningTipoobjectRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Camposervice_tierTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampoinstructionsTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Campo de compatibilidade
Predefinição—
CampofunctionsTipofunction[]RequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campofunction_callTipostring|objectRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campoprompt_cache_optionsTipoobjectRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampomodalitiesTipostring[]RequisitoOpcionalValores e limites
text
Predefinição—
CampoproviderTipoobjectRequisitoOpcionalValores e limites
Condições: provider.options é rejeitado nesta rota textual Ultra
Predefinição—
Campocache_control.ttlTipostringRequisitoOpcionalValores 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
ParâmetroContrato
Parâmetrocontent_typeContratoapplication/json
ParâmetrorequiredContratomodel, messages
Parâmetromaterial_typesContratotext
ParâmetromessagesContratoLista de mensagens com estrutura role/content
Parâmetrofile_materialContratoDocumento UTF-8 real inserido como texto literal; nenhum ID de ficheiro inferido
Parâmetrooptional_controlsContratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parâmetrocontrol_scopeContratoEspecífico do modelo; as ferramentas de funções do utilizador diferem das ferramentas alojadas
Parâmetrooutput_modalitiesContratotext
Parâmetrohosted_operationsContratofalse
Parâmetromultimodal_input_bindingContratonull

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
Saída de raciocínio
O raciocínio utiliza a tarifa indicada para esse subconjunto dentro da saída agregada; não contabilize esses tokens duas vezes. Quando a saída inclui tokens de raciocínio

Tarifas Ailoot

Preços por configuração

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

ConfiguraçãoTabela de tarifasTokens de contexto, mais deTokens de contexto, até ao limite inclusiveCusto
ConfiguraçãoTarifas base dos tokensTabela de tarifasTarifa baseTokens de contexto, mais de—Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.0025 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.02 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.00025 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache $0.00075 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens
Saída · Tokens de saída de raciocínio $0.02 / 1K tokens
ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedidoTabela de tarifas—Tokens de contexto, mais de0Tokens de contexto, até ao limite inclusive200 000Custo
Entrada · Tokens de entrada $0.0025 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.02 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.00025 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache $0.00075 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraçãoEscalão 2 por comprimento do pedidoTabela de tarifas—Tokens de contexto, mais de200 000Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.005 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.03 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.0005 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache $0.00075 / 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 →

Exemplos de pedidos

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

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

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

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

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

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

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
CampoTipo
Campochoices[].indexTipointeger
Campochoices[].message.contentTipostring|null
Campochoices[].message.tool_callsTipotool_call[]
Campochoices[].message.reasoning_contentTipostring
Campochoices[].message.reasoning_detailsTipoobject|array
Campochoices[].finish_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Erros e passos seguintes
RespostaCondiçãoPasso seguinte
Resposta400 · invalid_request_errorCondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidosPasso seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação.

Aliases

Aliases do modelo

Ailoot gemini-2.5-pro
Ailoot Ultra gemini-2.5-pro, google/gemini-2.5-pro

Aliases dos caminhos dos métodos

/chat/completions

IDs de chamada relacionados

google/gemini-2.5-pro, gemini-2.5-pro, gemini-2.5-pro

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

google/gemini-2.5-pro

Google /google/gemini-2.5-pro
ID do modelo
  • gemini-2.5-pro
  • google/gemini-2.5-pro

Introdução

Gemini 2.5 Pro é o modelo estável de pensamento da Google para código complexo, matemática, STEM e análise de contexto longo. Aceita texto, imagens, áudio, vídeo e PDF e devolve texto, com ferramentas e saída estruturada. O seu orçamento dinâmico de raciocínio suporta 128–32 768 tokens e não pode ser completamente desativado.

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
CampoTipoRequisitoValores e limitesPredefinição
CampomodelTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
google/gemini-2.5-pro
Predefinição—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObrigatórioValores e limitesPredefinição—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
user, assistant
Predefinição—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoObrigatórioValores e limitesPredefinição—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoObrigatórioValores e limitesPredefinição—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores e limitesPredefiniçãofalse
Combinações de materiais de entrada

Texto · Texto UTF-8

Cadeia de caracteres messages[].content

Parâmetros e ciclo de vida do método
ParâmetroContrato
Parâmetrocontent_typeContratoapplication/json
ParâmetrorequiredContratomodel, messages, max_tokens
Parâmetrooptional_controlsContratostream
Parâmetromaterial_typesContratotext
Parâmetrotext_file_materialContratoLeia 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
Saída de raciocínio
O raciocínio utiliza a tarifa indicada para esse subconjunto dentro da saída agregada; não contabilize esses tokens duas vezes. Quando a saída inclui tokens de raciocínio

Tarifas Ailoot

Preços por configuração

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

ConfiguraçãoTabela de tarifasTokens de contexto, mais deTokens de contexto, até ao limite inclusiveCusto
ConfiguraçãoTarifas base dos tokensTabela de tarifasTarifa baseTokens de contexto, mais de—Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.0025 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.02 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.00025 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache $0.00075 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens
Saída · Tokens de saída de raciocínio $0.02 / 1K tokens
ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedidoTabela de tarifas—Tokens de contexto, mais de0Tokens de contexto, até ao limite inclusive200 000Custo
Entrada · Tokens de entrada $0.0025 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.02 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.00025 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache $0.00075 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraçãoEscalão 2 por comprimento do pedidoTabela de tarifas—Tokens de contexto, mais de200 000Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.005 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.03 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.0005 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache $0.00075 / 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 →

Exemplos de pedidos

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Corpo JSON mínimo completocurl · use o seu documento UTF-8Python · guarde o resultado completo
{
  "model": "google/gemini-2.5-pro",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

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

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

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

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

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

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
CampoTipo
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
Campocontent[]Tipotext|thinking|tool_use|other content block
Campostop_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Erros e passos seguintes
RespostaCondiçãoPasso seguinte
Resposta400 · invalid_request_errorCondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidosPasso seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação.

Aliases

Aliases do modelo

Ailoot gemini-2.5-pro
Ailoot Ultra gemini-2.5-pro, google/gemini-2.5-pro

Aliases dos caminhos dos métodos

/chat/completions

IDs de chamada relacionados

google/gemini-2.5-pro, gemini-2.5-pro, gemini-2.5-pro

FAQ · Google: Gemini 2.5 Pro
Que entradas e resultados estão disponíveis?

POST /v1/messages · gemini-2.5-pro: text, image → text

POST /v1beta/models/{model}:generateContent · gemini-2.5-pro: text, image → text

POST /v1/chat/completions · gemini-2.5-pro: text → text

POST /v1/messages · gemini-2.5-pro: text → json, sse

POST /v1/chat/completions · google/gemini-2.5-pro: text → text

POST /v1/messages · google/gemini-2.5-pro: text → json, sse

Que campos utiliza o pedido?

POST /v1/messages · gemini-2.5-pro: model, messages, system, max_tokens, stream, metadata

POST /v1beta/models/{model}:generateContent · gemini-2.5-pro: contents, systemInstruction, sessionId

POST /v1/chat/completions · gemini-2.5-pro: model, messages, stream

POST /v1/messages · gemini-2.5-pro: model, messages, max_tokens, stream

POST /v1/chat/completions · google/gemini-2.5-pro: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · google/gemini-2.5-pro: model, messages, max_tokens, stream

Que limites se aplicam?

POST /v1/messages · gemini-2.5-pro: ctx: 1048576; max_out: 65536; messages.min_items: 1; max_tokens.minimum: 1

POST /v1beta/models/{model}:generateContent · gemini-2.5-pro: ctx: 1048576; max_out: 65536; contents.min_items: 1

POST /v1/chat/completions · gemini-2.5-pro: messages.min_items: 1

POST /v1/chat/completions · google/gemini-2.5-pro: messages.min_items: 1

Mais detalhes

Ligue o Ailoot ao Claude Code, OpenCode, Hermes ou à sua aplicação.

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A empresa e a sua carteira de projetos: milhões de clientes; vendas mensais na ordem dos milhares de milhões.

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Escolha um plano com desconto para os pedidos regulares.
Código promocional até 50%
Introduza o código na compra. O preço é recalculado conforme a campanha em vigor.
Custos no histórico
O modelo, os tokens e o montante são guardados para cada pedido.

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Licença de revendedor
Envie uma descrição do projeto e do modelo de acesso. Peça condições escritas de utilização e revenda.
Documentos no site
A oferta, o contrato de licença e a política de tratamento de dados estão disponíveis antes da ligação.

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