Gemini 2.5 Flash é o perfil estável de raciocínio híbrido da Google para trabalho multimodal abrangente e utilização de ferramentas por agentes. Oferece respostas com e sem pensamento para tarefas multimodais em grande escala que precisam de níveis diferentes de raciocínio. Texto, imagens, áudio e vídeo contribuem para uma resposta textual. A entrada documental está também descrita no perfil cloud específico do modelo da Google. Um resultado útil pode ser uma comparação documental, um gráfico interpretado, uma transcrição, código ou um registo estruturado.
O controlo de raciocínio da edição utiliza thinkingBudget. O pensamento dinâmico é a predefinição; uma definição de -1 permite ao modelo adaptar o raciocínio à complexidade da tarefa. Um orçamento explícito pode variar entre zero e 24 576 tokens, e zero desativa o pensamento. Escolha um orçamento adequado ao problema real, em vez de atribuir o mesmo esforço a uma categorização simples e a uma análise com várias condições. O guia trata o orçamento como orientação, e a ficha nativa observa que o cumprimento pode não ser exato.
Para uma tarefa documental ou de dados, defina a pergunta, os campos obrigatórios e as provas que devem acompanhar o resultado. Para uma comparação de requisitos, compare duas especificações e devolva o requisito alterado, a respetiva passagem de origem e o efeito num fluxo de trabalho indicado. A saída estruturada é útil quando cada conclusão precisa da mesma forma de registo. Se a fonte apresentar vários valores possíveis ou deixar um campo em aberto, preserve essa incerteza, em vez de forçar uma única resposta plausível. Reveja os valores devolvidos face às páginas ou aos dados fornecidos.
Para material visual ou áudio, identifique o objeto, rótulo, acontecimento ou passagem de gravação relevantes. Peça o tipo de texto necessário: valores visíveis de um gráfico, uma descrição de um acontecimento, uma transcrição ou um resumo. Estes artefactos são diferentes, e a instrução deve dizer qual produzir. A ficha nativa partilhada inclui Flash Image e Flash Audio como capacidades identificadas separadamente; as suas saídas de imagem e voz geradas não fazem parte deste perfil textual estável.
O perfil cloud exato da Google documenta entradas PDF e texto simples com limites específicos da interface: 50 MB por PDF importado através da API e até 3 000 páginas por ficheiro, com um limite de 7 MB para ficheiros de texto simples. Esse perfil descreve também aproximadamente 45 minutos de vídeo com áudio ou uma hora sem áudio, e aproximadamente 8,4 horas de áudio dentro da margem de entrada de um milhão de tokens. Estas são as restrições declaradas da interface cloud, separadas da janela geral de tokens do modelo. Prepare a secção relevante e o formato de origem, em vez de pressupor que todos os tipos de ficheiro ou percursos de carregamento têm o mesmo limite.
A tabela exata da Gemini API apresenta chamadas de funções, execução de código, pesquisa em ficheiros, fundamentação por pesquisa, fundamentação com Maps, contexto de URL e saídas estruturadas. Defina a finalidade e a estrutura dos parâmetros de cada função e continue a partir do resultado real devolvido. Um modelo pode pedir uma operação, enquanto a aplicação ligada a executa. Preserve o contexto necessário de assinaturas de pensamento ao continuar uma tarefa de raciocínio na interface sem estado. Uma resposta estruturada ou uma sugestão de função não estabelecem independentemente que uma operação externa tenha sido bem-sucedida.
A ficha nativa do modelo indica contexto de 1M e saída textual de 64K, enquanto a tabela exata da API especifica 1 048 576 tokens de entrada e 65 536 tokens de saída. Um limite de resposta inclui tokens de pensamento, pelo que um limite demasiado pequeno pode deixar a resposta final truncada ou vazia. Peça um artefacto dimensionado para a margem de saída e utilize o orçamento de raciocínio para orientar o esforço. A cache, o processamento em lote, Flex e Priority estão documentados para este perfil do produtor. Preserve os identificadores dos itens ao preparar vários registos independentes.
A edição estável mantém-se distinta de variantes Flash Preview e de modelos Gemini 3 posteriores. A sua ficha apresenta possíveis alucinações, limitações na compreensão causal e no raciocínio lógico complexo ou contrafactual, e uma data-limite de conhecimento de janeiro de 2025. Forneça provas recentes quando uma tarefa depender de informação mais nova. Verifique cálculos, valores extraídos, transcrições e código proposto face à fonte ou ao resultado de execução reais. O pensamento híbrido é útil quando sustenta esse resultado concreto, em vez de se tornar um substituto da sua revisão.
", "aboutText": "Gemini 2.5 Flash é o perfil estável de raciocínio híbrido da Google para trabalho multimodal abrangente e utilização de ferramentas por agentes. Oferece respostas com e sem pensamento para tarefas multimodais em grande escala que precisam de níveis diferentes de raciocínio. Texto, imagens, áudio e vídeo contribuem para uma resposta textual. A entrada documental está também descrita no perfil cloud específico do modelo da Google. Um resultado útil pode ser uma comparação documental, um gráfico interpretado, uma transcrição, código ou um registo estruturado.\n\nO controlo de raciocínio da edição utiliza thinkingBudget. O pensamento dinâmico é a predefinição; uma definição de -1 permite ao modelo adaptar o raciocínio à complexidade da tarefa. Um orçamento explícito pode variar entre zero e 24 576 tokens, e zero desativa o pensamento. Escolha um orçamento adequado ao problema real, em vez de atribuir o mesmo esforço a uma categorização simples e a uma análise com várias condições. O guia trata o orçamento como orientação, e a ficha nativa observa que o cumprimento pode não ser exato.\n\nPara uma tarefa documental ou de dados, defina a pergunta, os campos obrigatórios e as provas que devem acompanhar o resultado. Para uma comparação de requisitos, compare duas especificações e devolva o requisito alterado, a respetiva passagem de origem e o efeito num fluxo de trabalho indicado. A saída estruturada é útil quando cada conclusão precisa da mesma forma de registo. Se a fonte apresentar vários valores possíveis ou deixar um campo em aberto, preserve essa incerteza, em vez de forçar uma única resposta plausível. Reveja os valores devolvidos face às páginas ou aos dados fornecidos.\n\nPara material visual ou áudio, identifique o objeto, rótulo, acontecimento ou passagem de gravação relevantes. Peça o tipo de texto necessário: valores visíveis de um gráfico, uma descrição de um acontecimento, uma transcrição ou um resumo. Estes artefactos são diferentes, e a instrução deve dizer qual produzir. A ficha nativa partilhada inclui Flash Image e Flash Audio como capacidades identificadas separadamente; as suas saídas de imagem e voz geradas não fazem parte deste perfil textual estável.\n\nO perfil cloud exato da Google documenta entradas PDF e texto simples com limites específicos da interface: 50 MB por PDF importado através da API e até 3 000 páginas por ficheiro, com um limite de 7 MB para ficheiros de texto simples. Esse perfil descreve também aproximadamente 45 minutos de vídeo com áudio ou uma hora sem áudio, e aproximadamente 8,4 horas de áudio dentro da margem de entrada de um milhão de tokens. Estas são as restrições declaradas da interface cloud, separadas da janela geral de tokens do modelo. Prepare a secção relevante e o formato de origem, em vez de pressupor que todos os tipos de ficheiro ou percursos de carregamento têm o mesmo limite.\n\nA tabela exata da Gemini API apresenta chamadas de funções, execução de código, pesquisa em ficheiros, fundamentação por pesquisa, fundamentação com Maps, contexto de URL e saídas estruturadas. Defina a finalidade e a estrutura dos parâmetros de cada função e continue a partir do resultado real devolvido. Um modelo pode pedir uma operação, enquanto a aplicação ligada a executa. Preserve o contexto necessário de assinaturas de pensamento ao continuar uma tarefa de raciocínio na interface sem estado. Uma resposta estruturada ou uma sugestão de função não estabelecem independentemente que uma operação externa tenha sido bem-sucedida.\n\nA ficha nativa do modelo indica contexto de 1M e saída textual de 64K, enquanto a tabela exata da API especifica 1 048 576 tokens de entrada e 65 536 tokens de saída. Um limite de resposta inclui tokens de pensamento, pelo que um limite demasiado pequeno pode deixar a resposta final truncada ou vazia. Peça um artefacto dimensionado para a margem de saída e utilize o orçamento de raciocínio para orientar o esforço. A cache, o processamento em lote, Flex e Priority estão documentados para este perfil do produtor. Preserve os identificadores dos itens ao preparar vários registos independentes.\n\nA edição estável mantém-se distinta de variantes Flash Preview e de modelos Gemini 3 posteriores. A sua ficha apresenta possíveis alucinações, limitações na compreensão causal e no raciocínio lógico complexo ou contrafactual, e uma data-limite de conhecimento de janeiro de 2025. Forneça provas recentes quando uma tarefa depender de informação mais nova. Verifique cálculos, valores extraídos, transcrições e código proposto face à fonte ou ao resultado de execução reais. O pensamento híbrido é útil quando sustenta esse resultado concreto, em vez de se tornar um substituto da sua revisão.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "400c876247319fda228d857d78340aeb114cbf41f11dd245ea90f393fd2361c9", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "pt-pt", "methods": [ { "html": "google/gemini-2.5-flash:batchGemini 2.5 Flash é o modelo estável de raciocínio híbrido da Google para análise multimodal e tarefas de agentes. O seu orçamento dinâmico de pensamento pode ser definido entre 0 e 24 576 tokens, incluindo um modo desligado. Texto, imagens, áudio, vídeo e documentos tornam-se texto ou resultados estruturados, com um limite de entrada documentado de 1 048 576 tokens.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
Gemini 2.5 Flash é o perfil estável de raciocínio híbrido da Google para trabalho multimodal abrangente e utilização de ferramentas por agentes. Oferece respostas com e sem pensamento para tarefas multimodais em grande escala que precisam de níveis diferentes de raciocínio. Texto, imagens, áudio e vídeo contribuem para uma resposta textual. A entrada documental está também descrita no perfil cloud específico do modelo da Google. Um resultado útil pode ser uma comparação documental, um gráfico interpretado, uma transcrição, código ou um registo estruturado.
O controlo de raciocínio da edição utiliza thinkingBudget. O pensamento dinâmico é a predefinição; uma definição de -1 permite ao modelo adaptar o raciocínio à complexidade da tarefa. Um orçamento explícito pode variar entre zero e 24 576 tokens, e zero desativa o pensamento. Escolha um orçamento adequado ao problema real, em vez de atribuir o mesmo esforço a uma categorização simples e a uma análise com várias condições. O guia trata o orçamento como orientação, e a ficha nativa observa que o cumprimento pode não ser exato.
Para uma tarefa documental ou de dados, defina a pergunta, os campos obrigatórios e as provas que devem acompanhar o resultado. Para uma comparação de requisitos, compare duas especificações e devolva o requisito alterado, a respetiva passagem de origem e o efeito num fluxo de trabalho indicado. A saída estruturada é útil quando cada conclusão precisa da mesma forma de registo. Se a fonte apresentar vários valores possíveis ou deixar um campo em aberto, preserve essa incerteza, em vez de forçar uma única resposta plausível. Reveja os valores devolvidos face às páginas ou aos dados fornecidos.
Para material visual ou áudio, identifique o objeto, rótulo, acontecimento ou passagem de gravação relevantes. Peça o tipo de texto necessário: valores visíveis de um gráfico, uma descrição de um acontecimento, uma transcrição ou um resumo. Estes artefactos são diferentes, e a instrução deve dizer qual produzir. A ficha nativa partilhada inclui Flash Image e Flash Audio como capacidades identificadas separadamente; as suas saídas de imagem e voz geradas não fazem parte deste perfil textual estável.
O perfil cloud exato da Google documenta entradas PDF e texto simples com limites específicos da interface: 50 MB por PDF importado através da API e até 3 000 páginas por ficheiro, com um limite de 7 MB para ficheiros de texto simples. Esse perfil descreve também aproximadamente 45 minutos de vídeo com áudio ou uma hora sem áudio, e aproximadamente 8,4 horas de áudio dentro da margem de entrada de um milhão de tokens. Estas são as restrições declaradas da interface cloud, separadas da janela geral de tokens do modelo. Prepare a secção relevante e o formato de origem, em vez de pressupor que todos os tipos de ficheiro ou percursos de carregamento têm o mesmo limite.
A tabela exata da Gemini API apresenta chamadas de funções, execução de código, pesquisa em ficheiros, fundamentação por pesquisa, fundamentação com Maps, contexto de URL e saídas estruturadas. Defina a finalidade e a estrutura dos parâmetros de cada função e continue a partir do resultado real devolvido. Um modelo pode pedir uma operação, enquanto a aplicação ligada a executa. Preserve o contexto necessário de assinaturas de pensamento ao continuar uma tarefa de raciocínio na interface sem estado. Uma resposta estruturada ou uma sugestão de função não estabelecem independentemente que uma operação externa tenha sido bem-sucedida.
A ficha nativa do modelo indica contexto de 1M e saída textual de 64K, enquanto a tabela exata da API especifica 1 048 576 tokens de entrada e 65 536 tokens de saída. Um limite de resposta inclui tokens de pensamento, pelo que um limite demasiado pequeno pode deixar a resposta final truncada ou vazia. Peça um artefacto dimensionado para a margem de saída e utilize o orçamento de raciocínio para orientar o esforço. A cache, o processamento em lote, Flex e Priority estão documentados para este perfil do produtor. Preserve os identificadores dos itens ao preparar vários registos independentes.
A edição estável mantém-se distinta de variantes Flash Preview e de modelos Gemini 3 posteriores. A sua ficha apresenta possíveis alucinações, limitações na compreensão causal e no raciocínio lógico complexo ou contrafactual, e uma data-limite de conhecimento de janeiro de 2025. Forneça provas recentes quando uma tarefa depender de informação mais nova. Verifique cálculos, valores extraídos, transcrições e código proposto face à fonte ou ao resultado de execução reais. O pensamento híbrido é útil quando sustenta esse resultado concreto, em vez de se tornar um substituto da sua revisão.
POST /v1/batchestexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campoendpoint | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites /v1/chat/completions | Predefinição— |
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites google/gemini-2.5-flash:batch | Predefinição— |
Camporequests | Tipobatch_item[] | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 | Predefinição— |
Camporequests[].custom_id | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Camporequests[].body.messages | Tipomessage[] | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campocompletion_window | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites 24h | Predefinição— |
Campoprovider | Tipoobject|null | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Parâmetro | Contrato |
|---|---|
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parâmetrorequired | Contratoendpoint, model, requests |
Parâmetromaterial_types | Contratotext |
Parâmetrorepresentation | Contratorequests[] em linha; cada item tem custom_id e body |
Parâmetrorequest_endpoint_profile | Contrato/v1/chat/completions |
Parâmetrofile_material | ContratoQuem faz a chamada pode ler localmente o conteúdo JSONL UTF-8 efetivo para requests[]. Não é utilizada qualquer finalidade de carregamento, input_file_id ou referência a ficheiro. Se o material do cliente estiver em falta ou vazio, a preparação é interrompida antes do POST. |
Parâmetroserialization_order | Contratoendpoint, model, provider (se fornecido), completion_window (se fornecido), requests em último lugar |
Parâmetrooptional_controls | Contratoprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parâmetroschema_scope | ContratoCorpos de pedidos de texto de Chat Completions na estrutura de lote em linha documentada. |
Ciclo de vida: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · response.id efetivo da resposta original de criação; mesmo utilizador/chave/grupo
As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.
Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.
| Configuração | Tabela de tarifas | Tokens de contexto, mais de | Tokens de contexto, até ao limite inclusive | Custo |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.0003 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.0025 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.00006 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.0003 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.0025 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.00006 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nbody=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"google/gemini-2.5-flash:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')\nPath("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.request import Request, urlopen\n\ndef prepare_requests(customer_path):\n path = Path(customer_path)\n if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")\n items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]\n if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")\n ids = set()\n for item in items:\n if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")\n cid = item["custom_id"]\n if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")\n ids.add(cid)\n if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"google/gemini-2.5-flash:batch", "requests":items}\n\nif __name__ == "__main__":\n material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")\n if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")\n body = prepare_requests(material)\n key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")\n if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")\n request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")\n with urlopen(request) as response:\n raw = response.read()\n Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)\n print(raw.decode("utf-8"))\nJSON em linha de results[].response.body
GET /v1/batches/{operation_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nBATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import quote\nresponse = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))\noperation = response.get("id")\nif not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")\nprint(quote(operation, safe=""))\nPY_ID\n)"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json\nGuarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.
Conserve todos os resultados, corpos de resposta/erro, opções e a utilização agregada.
Preserve o ID original da operação. A resposta 503 result_pending_check inclui X-Should-Retry:false; nunca volte a enviar um lote original de estado desconhecido.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Camporesults[].custom_id | Tipostring |
Camporesults[].response.body.choices[].message.content | Tipostring|null |
Camporesults[].error | Tipoobject|null |
Campousage | Tipoobject|null |
Ailoot Ultra google/gemini-2.5-flash:batch
Use os caminhos dos métodos indicados acima.