Gemini 2.5 Pro Preview 06-05 é a edição de pré-visualização de junho do modelo de raciocínio Gemini 2.5 Pro da Google. O lançamento baseia-se na pré-visualização anterior e destaca tarefas de programação, matemática, ciência, conhecimento e raciocínio. A Google identifica também uma melhoria no estilo e na estrutura das respostas, incluindo respostas mais criativas e melhor formatadas. Preservar 06-05 importa quando uma tarefa se refere a esta pré-visualização específica, e não a um modelo estável posterior ou com outra data.
O resultado de trabalho é texto: uma proposta de código, explicação, conclusão analítica ou documento preparado. A família Pro documentada trabalha com texto, imagens, áudio e PDF como material de origem. Uma tarefa escrita pode ligar informação dessas entradas a uma pergunta específica. Para um documento técnico, identifique as definições, a tabela ou o diagrama relevantes e explique o que a resposta deve estabelecer. Para uma gravação, distinga uma transcrição pedida, um resumo e uma interpretação, em vez de os tratar como uma só operação.
O raciocínio é central na finalidade da linha Pro. O anúncio de junho acrescenta orçamentos de pensamento para dar aos programadores maior controlo sobre a quantidade de análise, e as notas oficiais de lançamento identificam explicitamente suporte de pensamento alargado para gemini-2.5-pro-preview-06-05. Escolha a profundidade necessária para o problema real e especifique um resultado final que possa ser verificado. Um orçamento de raciocínio e um comprimento de resposta pedido são controlos diferentes; uma resposta final curta pode ainda exigir análise substancial antes de ser produzida.
Para programação, inclua os ficheiros ou a função relevantes, a linguagem, o comportamento esperado e uma entrada concreta que demonstre o problema. Indique as interfaces e o comportamento circundante que devem permanecer inalterados. Um artefacto final útil é uma implementação proposta com uma explicação da condição escolhida e exemplos que mostrem o que precisa de ser verificado. Se comparar abordagens, forneça a cada uma os mesmos casos de entrada e critérios de decisão, para que a resposta trate o compromisso real, em vez de uma discussão geral de algoritmos.
Para matemática ou material científico, forneça o enunciado completo, as definições, os pressupostos permitidos e o resultado a estabelecer. Preserve a notação numérica e as unidades. Peça ao modelo que explique por que razão as transformações escolhidas decorrem das condições fornecidas e distinga o resultado final das alternativas que considerou. Ao rever uma solução proposta, forneça tanto o problema original como o passo contestado. Verifique o cálculo ou a afirmação resultantes com as provas de origem reais, em vez de confiar na segurança com que são formulados.
O fabricante descreve a família Pro para análise de contexto longo de conjuntos de dados, bases de código e documentos. Prepare esse contexto com identificação das fontes, excertos relevantes e uma regra clara de prioridade quando os documentos entrarem em conflito. Defina o critério de conclusão da tarefa: uma comparação de requisitos, uma resposta baseada em fontes, uma função revista ou uma explicação para um público específico. Deixe espaço para a resposta, em vez de preencher todo o pedido com histórico sem relação. Preserve a mesma versão de entrada e o nome exato da pré-visualização ao revisitar um caso, para que uma mudança no resultado possa ser interpretada de forma significativa.
A documentação da família Gemini 2.5 Pro inclui saídas estruturadas, chamadas de funções, execução de código, fundamentação por pesquisa e cache. São capacidades da família do produtor, e não um conjunto automático de ações em todas as aplicações envolventes. Forneça um esquema quando for necessária saída legível por máquina, valide os campos e distinga os factos fornecidos por uma ferramenta de uma operação proposta. Uma aplicação define e executa ferramentas personalizadas e depois devolve os resultados para o passo seguinte do modelo. Um fragmento de código gerado ou um pedido de função não são prova de que tenha sido executado com sucesso.
As melhorias no estilo e na estrutura do lançamento de junho são úteis quando uma explicação se transforma num relatório ou rascunho editorial. Indique o público, a terminologia, os títulos e o comprimento e identifique o que deve ser preservado do original. Peça que a informação incerta ou em falta seja identificada, em vez de preenchida com pormenores inventados. Inspecione as afirmações factuais face ao material fornecido, valide registos estruturados e teste código no ambiente pretendido. O resultado útil é um artefacto textual revisto com o contexto de origem e a identidade 06-05 preservados, enquanto nomes de modelos posteriores, definições de serviço e capacidades de geração multimédia continuam a ser escolhas separadas.
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Para uma gravação, distinga uma transcrição pedida, um resumo e uma interpretação, em vez de os tratar como uma só operação.\n\nO raciocínio é central na finalidade da linha Pro. O anúncio de junho acrescenta orçamentos de pensamento para dar aos programadores maior controlo sobre a quantidade de análise, e as notas oficiais de lançamento identificam explicitamente suporte de pensamento alargado para gemini-2.5-pro-preview-06-05. Escolha a profundidade necessária para o problema real e especifique um resultado final que possa ser verificado. Um orçamento de raciocínio e um comprimento de resposta pedido são controlos diferentes; uma resposta final curta pode ainda exigir análise substancial antes de ser produzida.\n\nPara programação, inclua os ficheiros ou a função relevantes, a linguagem, o comportamento esperado e uma entrada concreta que demonstre o problema. Indique as interfaces e o comportamento circundante que devem permanecer inalterados. Um artefacto final útil é uma implementação proposta com uma explicação da condição escolhida e exemplos que mostrem o que precisa de ser verificado. Se comparar abordagens, forneça a cada uma os mesmos casos de entrada e critérios de decisão, para que a resposta trate o compromisso real, em vez de uma discussão geral de algoritmos.\n\nPara matemática ou material científico, forneça o enunciado completo, as definições, os pressupostos permitidos e o resultado a estabelecer. Preserve a notação numérica e as unidades. Peça ao modelo que explique por que razão as transformações escolhidas decorrem das condições fornecidas e distinga o resultado final das alternativas que considerou. Ao rever uma solução proposta, forneça tanto o problema original como o passo contestado. Verifique o cálculo ou a afirmação resultantes com as provas de origem reais, em vez de confiar na segurança com que são formulados.\n\nO fabricante descreve a família Pro para análise de contexto longo de conjuntos de dados, bases de código e documentos. Prepare esse contexto com identificação das fontes, excertos relevantes e uma regra clara de prioridade quando os documentos entrarem em conflito. Defina o critério de conclusão da tarefa: uma comparação de requisitos, uma resposta baseada em fontes, uma função revista ou uma explicação para um público específico. Deixe espaço para a resposta, em vez de preencher todo o pedido com histórico sem relação. Preserve a mesma versão de entrada e o nome exato da pré-visualização ao revisitar um caso, para que uma mudança no resultado possa ser interpretada de forma significativa.\n\nA documentação da família Gemini 2.5 Pro inclui saídas estruturadas, chamadas de funções, execução de código, fundamentação por pesquisa e cache. 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Inspecione as afirmações factuais face ao material fornecido, valide registos estruturados e teste código no ambiente pretendido. O resultado útil é um artefacto textual revisto com o contexto de origem e a identidade 06-05 preservados, enquanto nomes de modelos posteriores, definições de serviço e capacidades de geração multimédia continuam a ser escolhas separadas.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Exemplo técnico em inglês
Check a unit-sensitive calculation\n\nA pump transfers 18 litres per minute into an empty tank. The tank holds 2.7 cubic metres. Ignore losses and assume a constant rate. Calculate the fill time in minutes and hours, show the unit conversion and explain how the result changes if the actual rate is 15 litres per minute.A unit conversion, both fill-time calculations and a concise comparison.Check that cubic metres are converted to litres before dividing and that a lower flow rate produces a longer fill time.google/gemini-2.5-pro-previewGemini 2.5 Pro Preview 06-05 é a pré-visualização de junho para tarefas de código, matemática, ciência e documentos que exigem raciocínio intensivo. O lançamento da Google destaca controlo de pensamento alargado e melhorias no estilo e na estrutura das respostas, mantendo-se distinta a identidade exata 06-05.
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 Preview 06-05 é a edição de pré-visualização de junho do modelo de raciocínio Gemini 2.5 Pro da Google. O lançamento baseia-se na pré-visualização anterior e destaca tarefas de programação, matemática, ciência, conhecimento e raciocínio. A Google identifica também uma melhoria no estilo e na estrutura das respostas, incluindo respostas mais criativas e melhor formatadas. Preservar 06-05 importa quando uma tarefa se refere a esta pré-visualização específica, e não a um modelo estável posterior ou com outra data.
O resultado de trabalho é texto: uma proposta de código, explicação, conclusão analítica ou documento preparado. A família Pro documentada trabalha com texto, imagens, áudio e PDF como material de origem. Uma tarefa escrita pode ligar informação dessas entradas a uma pergunta específica. Para um documento técnico, identifique as definições, a tabela ou o diagrama relevantes e explique o que a resposta deve estabelecer. Para uma gravação, distinga uma transcrição pedida, um resumo e uma interpretação, em vez de os tratar como uma só operação.
O raciocínio é central na finalidade da linha Pro. O anúncio de junho acrescenta orçamentos de pensamento para dar aos programadores maior controlo sobre a quantidade de análise, e as notas oficiais de lançamento identificam explicitamente suporte de pensamento alargado para gemini-2.5-pro-preview-06-05. Escolha a profundidade necessária para o problema real e especifique um resultado final que possa ser verificado. Um orçamento de raciocínio e um comprimento de resposta pedido são controlos diferentes; uma resposta final curta pode ainda exigir análise substancial antes de ser produzida.
Para programação, inclua os ficheiros ou a função relevantes, a linguagem, o comportamento esperado e uma entrada concreta que demonstre o problema. Indique as interfaces e o comportamento circundante que devem permanecer inalterados. Um artefacto final útil é uma implementação proposta com uma explicação da condição escolhida e exemplos que mostrem o que precisa de ser verificado. Se comparar abordagens, forneça a cada uma os mesmos casos de entrada e critérios de decisão, para que a resposta trate o compromisso real, em vez de uma discussão geral de algoritmos.
Para matemática ou material científico, forneça o enunciado completo, as definições, os pressupostos permitidos e o resultado a estabelecer. Preserve a notação numérica e as unidades. Peça ao modelo que explique por que razão as transformações escolhidas decorrem das condições fornecidas e distinga o resultado final das alternativas que considerou. Ao rever uma solução proposta, forneça tanto o problema original como o passo contestado. Verifique o cálculo ou a afirmação resultantes com as provas de origem reais, em vez de confiar na segurança com que são formulados.
O fabricante descreve a família Pro para análise de contexto longo de conjuntos de dados, bases de código e documentos. Prepare esse contexto com identificação das fontes, excertos relevantes e uma regra clara de prioridade quando os documentos entrarem em conflito. Defina o critério de conclusão da tarefa: uma comparação de requisitos, uma resposta baseada em fontes, uma função revista ou uma explicação para um público específico. Deixe espaço para a resposta, em vez de preencher todo o pedido com histórico sem relação. Preserve a mesma versão de entrada e o nome exato da pré-visualização ao revisitar um caso, para que uma mudança no resultado possa ser interpretada de forma significativa.
A documentação da família Gemini 2.5 Pro inclui saídas estruturadas, chamadas de funções, execução de código, fundamentação por pesquisa e cache. São capacidades da família do produtor, e não um conjunto automático de ações em todas as aplicações envolventes. Forneça um esquema quando for necessária saída legível por máquina, valide os campos e distinga os factos fornecidos por uma ferramenta de uma operação proposta. Uma aplicação define e executa ferramentas personalizadas e depois devolve os resultados para o passo seguinte do modelo. Um fragmento de código gerado ou um pedido de função não são prova de que tenha sido executado com sucesso.
As melhorias no estilo e na estrutura do lançamento de junho são úteis quando uma explicação se transforma num relatório ou rascunho editorial. Indique o público, a terminologia, os títulos e o comprimento e identifique o que deve ser preservado do original. Peça que a informação incerta ou em falta seja identificada, em vez de preenchida com pormenores inventados. Inspecione as afirmações factuais face ao material fornecido, valide registos estruturados e teste código no ambiente pretendido. O resultado útil é um artefacto textual revisto com o contexto de origem e a identidade 06-05 preservados, enquanto nomes de modelos posteriores, definições de serviço e capacidades de geração multimédia continuam a ser escolhas separadas.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites google/gemini-2.5-pro-preview | Predefinição— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 | Predefinição— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites Exemplos: system, user, assistant, tool, function Condições: Estes papéis são representados explicitamente pelos tipos de compatibilidade do código-fonte; o conjunto exato de papéis continua específico do modelo. Depende do modelo | Predefinição— |
Campomessages[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: role=tool; use o ID realmente devolvido | Predefinição— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: Reintroduza o raciocínio realmente devolvido quando este modelo o utiliza | Predefinição— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites function Depende do modelo | Predefinição— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites Aplica-se quando: Função fornecida como ferramenta | Predefinição— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Campo de compatibilidade | Predefinição— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campomodalities | Tipostring[] | RequisitoOpcional | Valores e limites text | Predefinição— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: provider.options é rejeitado nesta rota textual Ultra | Predefinição— |
Campocache_control.ttl | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: 1h é rejeitado nos locais efetivos da cache de prompts | Predefinição— |
Texto · Texto UTF8
messages[].content
| Parâmetro | Contrato |
|---|---|
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parâmetrorequired | Contratomodel, messages |
Parâmetromaterial_types | Contratotext |
Parâmetromessages | ContratoLista de mensagens com estrutura role/content |
Parâmetrofile_material | ContratoDocumento UTF-8 real inserido como texto literal; nenhum ID de ficheiro inferido |
Parâmetrooptional_controls | Contratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parâmetrocontrol_scope | ContratoEspecífico do modelo; as ferramentas de funções do utilizador diferem das ferramentas alojadas |
Parâmetrooutput_modalities | Contratotext |
Parâmetrohosted_operations | Contratofalse |
Parâmetromultimodal_input_binding | Contratonull |
Ciclo de vida: synchronous_or_streamed
Envie o ID exato do modelo com messages.
O comprimento do contexto não é um limite de saída.
Um ficheiro de texto pode fornecer texto literal; as entradas de imagem/áudio/objeto de ficheiro exigem uma associação exata.
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 $0.0025 / 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 pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusive200 000 | Custo 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 pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de200 000 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo 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 $0.00075 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemini-2.5-pro-preview", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='google/gemini-2.5-pro-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='google/gemini-2.5-pro-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson ou SSE
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.
Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| 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. |
Ailoot Ultra google/gemini-2.5-pro-preview
Use os caminhos dos métodos indicados acima.
google/gemini-2.5-pro-previewGemini 2.5 Pro Preview 06-05 é a pré-visualização de junho para tarefas de código, matemática, ciência e documentos que exigem raciocínio intensivo. O lançamento da Google destaca controlo de pensamento alargado e melhorias no estilo e na estrutura das respostas, mantendo-se distinta a identidade exata 06-05.
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 Preview 06-05 é a edição de pré-visualização de junho do modelo de raciocínio Gemini 2.5 Pro da Google. O lançamento baseia-se na pré-visualização anterior e destaca tarefas de programação, matemática, ciência, conhecimento e raciocínio. A Google identifica também uma melhoria no estilo e na estrutura das respostas, incluindo respostas mais criativas e melhor formatadas. Preservar 06-05 importa quando uma tarefa se refere a esta pré-visualização específica, e não a um modelo estável posterior ou com outra data.
O resultado de trabalho é texto: uma proposta de código, explicação, conclusão analítica ou documento preparado. A família Pro documentada trabalha com texto, imagens, áudio e PDF como material de origem. Uma tarefa escrita pode ligar informação dessas entradas a uma pergunta específica. Para um documento técnico, identifique as definições, a tabela ou o diagrama relevantes e explique o que a resposta deve estabelecer. Para uma gravação, distinga uma transcrição pedida, um resumo e uma interpretação, em vez de os tratar como uma só operação.
O raciocínio é central na finalidade da linha Pro. O anúncio de junho acrescenta orçamentos de pensamento para dar aos programadores maior controlo sobre a quantidade de análise, e as notas oficiais de lançamento identificam explicitamente suporte de pensamento alargado para gemini-2.5-pro-preview-06-05. Escolha a profundidade necessária para o problema real e especifique um resultado final que possa ser verificado. Um orçamento de raciocínio e um comprimento de resposta pedido são controlos diferentes; uma resposta final curta pode ainda exigir análise substancial antes de ser produzida.
Para programação, inclua os ficheiros ou a função relevantes, a linguagem, o comportamento esperado e uma entrada concreta que demonstre o problema. Indique as interfaces e o comportamento circundante que devem permanecer inalterados. Um artefacto final útil é uma implementação proposta com uma explicação da condição escolhida e exemplos que mostrem o que precisa de ser verificado. Se comparar abordagens, forneça a cada uma os mesmos casos de entrada e critérios de decisão, para que a resposta trate o compromisso real, em vez de uma discussão geral de algoritmos.
Para matemática ou material científico, forneça o enunciado completo, as definições, os pressupostos permitidos e o resultado a estabelecer. Preserve a notação numérica e as unidades. Peça ao modelo que explique por que razão as transformações escolhidas decorrem das condições fornecidas e distinga o resultado final das alternativas que considerou. Ao rever uma solução proposta, forneça tanto o problema original como o passo contestado. Verifique o cálculo ou a afirmação resultantes com as provas de origem reais, em vez de confiar na segurança com que são formulados.
O fabricante descreve a família Pro para análise de contexto longo de conjuntos de dados, bases de código e documentos. Prepare esse contexto com identificação das fontes, excertos relevantes e uma regra clara de prioridade quando os documentos entrarem em conflito. Defina o critério de conclusão da tarefa: uma comparação de requisitos, uma resposta baseada em fontes, uma função revista ou uma explicação para um público específico. Deixe espaço para a resposta, em vez de preencher todo o pedido com histórico sem relação. Preserve a mesma versão de entrada e o nome exato da pré-visualização ao revisitar um caso, para que uma mudança no resultado possa ser interpretada de forma significativa.
A documentação da família Gemini 2.5 Pro inclui saídas estruturadas, chamadas de funções, execução de código, fundamentação por pesquisa e cache. São capacidades da família do produtor, e não um conjunto automático de ações em todas as aplicações envolventes. Forneça um esquema quando for necessária saída legível por máquina, valide os campos e distinga os factos fornecidos por uma ferramenta de uma operação proposta. Uma aplicação define e executa ferramentas personalizadas e depois devolve os resultados para o passo seguinte do modelo. Um fragmento de código gerado ou um pedido de função não são prova de que tenha sido executado com sucesso.
As melhorias no estilo e na estrutura do lançamento de junho são úteis quando uma explicação se transforma num relatório ou rascunho editorial. Indique o público, a terminologia, os títulos e o comprimento e identifique o que deve ser preservado do original. Peça que a informação incerta ou em falta seja identificada, em vez de preenchida com pormenores inventados. Inspecione as afirmações factuais face ao material fornecido, valide registos estruturados e teste código no ambiente pretendido. O resultado útil é um artefacto textual revisto com o contexto de origem e a identidade 06-05 preservados, enquanto nomes de modelos posteriores, definições de serviço e capacidades de geração multimédia continuam a ser escolhas separadas.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites google/gemini-2.5-pro-preview | Predefinição— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites user, assistant | Predefinição— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |
Texto · Texto UTF-8
Cadeia de caracteres messages[].content
| Parâmetro | Contrato |
|---|---|
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parâmetrorequired | Contratomodel, messages, max_tokens |
Parâmetrooptional_controls | Contratostream |
Parâmetromaterial_types | Contratotext |
Parâmetrotext_file_material | ContratoLeia o documento UTF-8 real e coloque o texto na entrada indicada ou na cadeia de conteúdo da mensagem. |
Ciclo de vida: synchronous_or_streamed
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 $0.0025 / 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 pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusive200 000 | Custo 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 pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de200 000 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo 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 $0.00075 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
{\n "model": "google/gemini-2.5-pro-preview",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-2.5-pro-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-2.5-pro-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON ou SSE
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.
Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| 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. |
Ailoot Ultra google/gemini-2.5-pro-preview
Use os caminhos dos métodos indicados acima.
Exemplo técnico em inglês
Check a unit-sensitive calculation\n\nA pump transfers 18 litres per minute into an empty tank. The tank holds 2.7 cubic metres. Ignore losses and assume a constant rate. Calculate the fill time in minutes and hours, show the unit conversion and explain how the result changes if the actual rate is 15 litres per minute.A unit conversion, both fill-time calculations and a concise comparison.Check that cubic metres are converted to litres before dividing and that a lower flow rate produces a longer fill time.