Source: https://ailoot.ai/models/pt-pt/gemini-3-1-pro-high/ Canonical: https://ailoot.ai/models/pt-pt/gemini-3-1-pro-high/ Language: pt-pt # Gemini 3.1 Pro High [Markdown](https://ailoot.ai/models/pt-pt/gemini-3-1-pro-high/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pt-pt/gemini-3-1-pro-high/facts.json) ## [Gemini 3.1 Pro High](https://ailoot.ai/models/pt-pt/gemini-3-1-pro-high/) Modelo multimodal da Google para tarefas complexas de programação, análise de materiais extensos e trabalho preciso com várias etapas e ferramentas. - [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-3.1-pro-high`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/gemini-3-1-pro-high/#method-0) - [**Ailoot · Gemini generateContent** `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` `gemini-3.1-pro-high`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/gemini-3-1-pro-high/#method-1) 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 3.1 Pro Preview destina-se a trabalhar com materiais complexos e tarefas que exigem várias decisões sequenciais. A Google destaca engenharia de software, utilização de ferramentas e consistência das respostas factuais. O modelo ajuda a analisar grandes conjuntos de dados, repositórios de software completos e tarefas em que o texto se combina com materiais visuais ou sonoros. #### Que materiais compreende o modelo As características da Google enumeram **texto, imagens, vídeo, áudio e PDF**. No catálogo Ailoot API atual, os métodos textuais anunciam **texto e imagens** na entrada e texto na saída. Vídeo, áudio e PDF não estão incluídos neste conjunto de entradas. O contexto alargado acomoda até **1 048 576 tokens de entrada**, e a resposta textual, até **65 536 tokens de saída**. A compreensão de imagens e áudio não implica a sua geração: a saída desta versão continua a ser textual. #### Raciocínio e trabalho por etapas Thinking permite dedicar esforço adicional ao raciocínio interno. No modo do modelo de base descrito pela Google, o nível normal é `high`; estão disponíveis `low`, `medium` e `high`. Estes valores descrevem o modelo de base da Google; o modo e a disponibilidade de controlo através da Ailoot API dependem do método e da variante do modelo escolhidos. Os principais cenários incluem programação complexa, desenvolvimento de algoritmos, planeamento estratégico e melhoria gradual de uma solução. Isto é particularmente útil quando é necessário considerar vários requisitos relacionados e voltar a resultados intermédios. As capacidades do modelo incluem chamadas de funções, execução de código e respostas estruturadas. São suportadas cache de contexto, fundamentação através de pesquisa, Google Maps e utilização do conteúdo de endereços Web; está previsto processamento em lote. Este conjunto permite criar um processo em que o modelo analisa dados, escolhe a ferramenta seguinte e prepara o resultado. A disponibilidade efetiva de cada ferramenta depende do método de trabalho com o modelo. #### Versão e características A ficha refere-se à versão preliminar `gemini-3.1-pro-preview`. A sua base é Gemini 3 Pro. O fabricante identifica separadamente a variante `gemini-3.1-pro-preview-customtools`, destinada a processos com linha de comandos e ferramentas definidas pelo utilizador. As suas prioridades na escolha de ferramentas e características de comportamento não são propriedades da versão Preview comum. O modelo mantém as limitações gerais da linha de base: as respostas podem conter informações inventadas, e alguns pedidos podem ser processados lentamente ou terminar por tempo limite excedido. O raciocínio com várias etapas, o contexto alargado e o acesso a dados ajudam a trabalhar em tarefas complexas, mas não tornam cada conclusão gerada num facto verificado. Tarefa prática ### Tarefa prática Exemplo técnico em inglês ``` Plan a dependency-constrained move A lab move has these constraints: archive samples before unplugging the freezer; test the backup freezer before moving samples; restore temperature monitoring before accepting new samples. Staff propose unplugging first to save time. Produce an ordered checklist, flag the unsafe proposed step and specify evidence needed before accepting new samples. Use only the supplied constraints. ``` #### Resultado esperado ``` An ordered checklist, one identified conflict and an acceptance-evidence item. ``` #### Verificar o resultado ``` The checklist must place backup testing and sample protection before unplugging and monitoring before intake. ``` **Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-3.1-pro-high` [`gemini-3.1-pro-high`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=gemini-3.1-pro-high&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-high&fmt=messages) Google /`gemini-3.1-pro-high` ### Introdução Modelo multimodal da Google para tarefas complexas de programação, análise de materiais extensos e trabalho preciso com várias etapas e ferramentas. 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 | Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites gemini-3.1-pro-high | 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 0,002 US$ */ 1K* Saída 0,012 US$ */ 1K* Leitura da cache 0,0002 US$ */ 1K* #### Preços por comprimento do pedido · Anthropic Messages | Tamanho do pedido, em tokens | Entrada | Saída | Leitura da cache | Escrita na cache | Cache de 5 min | Cache de 1 hora | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | Tamanho do pedido, em tokens(0; 200 000\] | Entrada0,002 US$ | Saída0,012 US$ | Leitura da cache0,0002 US$ | Escrita na cacheBase: — | Cache de 5 minBase: — | Cache de 1 horaBase: — | | Tamanho do pedido, em tokens(200 000; ∞) | Entrada0,004 US$ | Saída0,018 US$ | Leitura da cache0,0004 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 →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/) ### 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-3.1-pro-high", "max_tokens": 1024, "messages": []}') f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material") text=f.read_text(encoding="utf-8") if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text") p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}] Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}" export AILOOT_IMAGE_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "gemini-3.1-pro-high", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}') import base64 f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image") raw=f.read_bytes() mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP") b64=base64.b64encode(raw).decode() p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}}) Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import anthropic import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0) msg = client.messages.create( model="gemini-3.1-pro-high", max_tokens=1024, messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}], ) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(msg.to_dict(mode="json")) ``` ```js import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk"; if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request"); const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 }); const msg = await client.messages.create({ model: "gemini-3.1-pro-high", max_tokens: 1024, messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }], }); import { writeFileSync } from "node:fs"; function saveResult(data, stem = "result") { writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2)); console.log(JSON.stringify(data, null, 2)); const saveBlob = (encoded, suffix, label) => { const raw = Buffer.from(encoded, "base64"); const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix; const file = `${stem}-${label}.${ext}`; writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file); }; for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block)); for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {})); for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) { console.log("Output", i, JSON.stringify(item)); if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`); } for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) { for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) { console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part)); const blob = part.inlineData || part.inline_data; if (blob?.data) { const mime = blob.mimeType || blob.mime_type; const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin"; saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`); } } } } saveResult(msg); ``` ```python import anthropic,os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.messages.stream(model='gemini-3.1-pro-high',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_message() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### 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 **Ailoot** [`gemini-3.1-pro-high`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=gemini-3.1-pro-high&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-high&fmt=messages) #### Aliases dos caminhos dos métodos Use os caminhos dos métodos indicados acima. #### IDs de chamada relacionados [`gemini-3.1-pro-high`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=gemini-3.1-pro-high&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-high&fmt=messages) **Ailoot · Gemini generateContent** `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` `gemini-3.1-pro-high` [`gemini-3.1-pro-high`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=gemini-3.1-pro-high&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-high&fmt=gemini) Google /`gemini-3.1-pro-high` ### Introdução Modelo multimodal da Google para tarefas complexas de programação, análise de materiais extensos e trabalho preciso com várias etapas e ferramentas. 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 | Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`path.model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites gemini-3.1-pro-high | 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 0,002 US$ */ 1K* Saída 0,012 US$ */ 1K* Leitura da cache 0,0002 US$ */ 1K* #### Preços por comprimento do pedido · Gemini generateContent | Tamanho do pedido, em tokens | Entrada | Saída | Leitura da cache | Escrita na cache | Cache de 5 min | Cache de 1 hora | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | Tamanho do pedido, em tokens(0; 200 000\] | Entrada0,002 US$ | Saída0,012 US$ | Leitura da cache0,0002 US$ | Escrita na cacheBase: — | Cache de 5 minBase: — | Cache de 1 horaBase: — | | Tamanho do pedido, em tokens(200 000; ∞) | Entrada0,004 US$ | Saída0,018 US$ | Leitura da cache0,0004 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 →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/) ### 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-3.1-pro-high:generateContent \ -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8"))) PY_RESULT ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}" export AILOOT_IMAGE_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}') import base64 f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image") raw=f.read_bytes() mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP") b64=base64.b64encode(raw).decode() p["contents"][0]["parts"].append({"inlineData":{"mimeType":mime,"data":b64}}) Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.1-pro-high:generateContent \ -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8"))) PY_RESULT ``` ```python from google import genai from google.genai import types import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client = genai.Client( api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"), ) resp = client.models.generate_content(model="gemini-3.1-pro-high", contents="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.") import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(resp.to_json_dict()) ``` ```js import { GoogleGenAI } from "@google/genai"; if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request"); const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, httpOptions: { baseUrl: "https://api.ailoot.ai" } }); const resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-3.1-pro-high", contents: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }); import { writeFileSync } from "node:fs"; function saveResult(data, stem = "result") { writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2)); console.log(JSON.stringify(data, null, 2)); const saveBlob = (encoded, suffix, label) => { const raw = Buffer.from(encoded, "base64"); const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix; const file = `${stem}-${label}.${ext}`; writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file); }; for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block)); for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {})); for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) { console.log("Output", i, JSON.stringify(item)); if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`); } for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) { for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) { console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part)); const blob = part.inlineData || part.inline_data; if (blob?.data) { const mime = blob.mimeType || blob.mime_type; const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin"; saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`); } } } } saveResult(resp); ``` ```python from google import genai from google.genai import types import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=genai.Client(api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai")) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) count=0 with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for chunk in client.models.generate_content_stream(model='gemini-3.1-pro-high',contents="Explain observations and hypotheses in three sentences."): payload=chunk.to_json_dict() log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() save_result(payload,"stream-chunk-"+str(count)) count+=1 ``` ### 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 **Ailoot** [`gemini-3.1-pro-high`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=gemini-3.1-pro-high&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-high&fmt=gemini) #### Aliases dos caminhos dos métodos Use os caminhos dos métodos indicados acima. #### IDs de chamada relacionados [`gemini-3.1-pro-high`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=gemini-3.1-pro-high&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-high&fmt=gemini) FAQ · Gemini 3.1 Pro High Que entradas e resultados estão disponíveis? `POST /v1/messages` · `gemini-3.1-pro-high`: `text`, `image` → `text` `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` · `gemini-3.1-pro-high`: `text`, `image` → `text` Que campos utiliza o pedido? `POST /v1/messages` · `gemini-3.1-pro-high`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` · `gemini-3.1-pro-high`: `contents`, `systemInstruction`, `sessionId` Que limites se aplicam? `POST /v1/messages` · `gemini-3.1-pro-high`: `ctx`: `1048576`; `max_out`: `65536`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` · `gemini-3.1-pro-high`: `ctx`: `1048576`; `max_out`: `65536`; `contents.min_items`: `1` Ligue o Ailoot ao Claude Code, OpenCode, Hermes ou à sua aplicação. ## A empresa e a sua carteira de projetos A empresa e a sua carteira de projetos: milhões de clientes; vendas mensais na ordem dos milhares de milhões. ## Compre tokens com desconto. Desconto por subscrição para trabalho regular. Códigos promocionais — até 50% na compra de tokens. Subscrição 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. [Escolher subscrição](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/subscriptions/) · [Ver preços dos modelos](https://ailoot.ai/models/pt-pt/) ## Ligue a API ao produto que vende. SaaS, aplicações e bots — ao abrigo da oferta e do contrato de licença Ailoot. Para revenda, peça uma licença de revendedor. Aplicação comercial Integre geração de texto, imagens, vídeo e som nas funcionalidades pagas do seu serviço. 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. [Pedir licença de revendedor](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta e contrato de licença](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=pt-pt) ## Ailoot · A empresa e a sua carteira de projetos A Ailoot assenta numa experiência operacional consolidada, numa ampla base de clientes, num serviço estável e no acompanhamento contínuo dos KPI. A empresa e a sua carteira de projetos: milhões de clientes; vendas mensais na ordem dos milhares de milhões. A Ailoot aplica essa experiência operacional ao acesso por API a funcionalidades de IA nos produtos dos clientes, agentes, aplicações e automatizações.