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Google: Gemini 2.5 Pro (batch)

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Google: Gemini 2.5 Pro (batch)

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

Sobre o modelo

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

Gemini 2.5 Pro é o perfil estável de pensamento da Google para programação avançada, matemática, STEM e análise de contexto longo. Pode compreender texto, áudio, imagens, vídeo e repositórios de código completos, e o seu perfil Gemini API aceita também entrada PDF. A saída é texto, incluindo código, análise escrita ou um registo estruturado. Uma tarefa útil fornece as provas e pede um resultado que possa ser verificado, como uma solução explicada, uma conclusão sobre a base de código ou uma comparação entre vários documentos.

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

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

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

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

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

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

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

Ailoot Ultra · Processamento em lote POST /v1/batches google/gemini-2.5-pro:batch

google/gemini-2.5-pro:batch

Google /google/gemini-2.5-pro:batch

Introdução

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

Entradas aceites
Texto
Resultados
Texto

Disponível no Ailoot · entradas e métodos

Ailoot Ultra · Processamento em lote POST /v1/batches
Entrada
text
Saída
text
Formato de saída
JSON em linha de results[].response.body
CampoTipoRequisitoValores e limitesPredefinição
CampoendpointTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
/v1/chat/completions
Predefinição—
CampomodelTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
google/gemini-2.5-pro:batch
Predefinição—
CamporequestsTipobatch_item[]RequisitoObrigatórioValores e limites
Número mínimo de elementos: 1
Predefinição—
Camporequests[].custom_idTipostringRequisitoObrigatórioValores e limitesPredefinição—
Camporequests[].body.messagesTipomessage[]RequisitoObrigatórioValores e limitesPredefinição—
Campocompletion_windowTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
24h
Predefinição—
CampoproviderTipoobject|nullRequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Camporequests[].body.modelTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
google/gemini-2.5-pro:batch, google/gemini-2.5-pro
Predefinição—
Campoprovider.onlyTipostring[]RequisitoOpcionalValores e limites
google-vertex/global
Predefinição—
Campoprovider.allow_fallbacksTipoboolean|nullRequisitoOpcionalValores e limites
false, null
Predefinição—
Parâmetros e ciclo de vida do método
ParâmetroContrato
Parâmetrocontent_typeContratoapplication/json
ParâmetrorequiredContratoendpoint, model, requests
Parâmetromaterial_typesContratotext
ParâmetrorepresentationContratorequests[] em linha; cada item tem custom_id e body
Parâmetrorequest_endpoint_profileContrato/v1/chat/completions
Parâmetrofile_materialContratoQuem 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_orderContratoendpoint, model, provider (se fornecido), completion_window (se fornecido), requests em último lugar
Parâmetrooptional_controlsContratoprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
Parâmetroschema_scopeContratoCorpos 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

Tarifários

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

Modo rápido
Não especificado Quando o modo rápido está selecionado
Modo flex
Não especificado Quando o modo flex está selecionado
Esforço máximo de raciocínio
Não especificado Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default)
Preços da cache explícita
Não ativado Quando é pedida cache explícita

Tarifas Ailoot

Preços por configuração

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

ConfiguraçãoTabela de tarifasTokens de contexto, mais deTokens de contexto, até ao limite inclusiveCusto
ConfiguraçãoTarifas base dos tokensTabela de tarifasTarifa baseTokens de contexto, mais de—Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.00125 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.01 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.00025 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedidoTabela de tarifas—Tokens de contexto, mais de0Tokens de contexto, até ao limite inclusive200 000Custo
Entrada · Tokens de entrada $0.00125 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.01 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.00025 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraçãoEscalão 2 por comprimento do pedidoTabela de tarifas—Tokens de contexto, mais de200 000Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.0025 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.015 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.0005 / 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 →

Exemplos de pedidos

Ailoot Ultra · Processamento em lote

curl · dados de teste preservadosPython HTTP · JSONL real do clientePython · guarde cada resultado concluído
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json
from pathlib import Path
body=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"google/gemini-2.5-pro:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')
Path("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json
import json, os
from pathlib import Path
from urllib.request import Request, urlopen

def prepare_requests(customer_path):
    path = Path(customer_path)
    if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")
    items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]
    if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")
    ids = set()
    for item in items:
        if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")
        cid = item["custom_id"]
        if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")
        ids.add(cid)
        if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")
        supplied_model = item["body"].get("model")
        if supplied_model is not None and supplied_model not in ['google/gemini-2.5-pro:batch', 'google/gemini-2.5-pro']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"google/gemini-2.5-pro:batch", "requests":items}

if __name__ == "__main__":
    material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")
    if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")
    body = prepare_requests(material)
    key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")
    if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")
    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")
    with urlopen(request) as response:
        raw = response.read()
        Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)
        print(raw.decode("utf-8"))
import json
from pathlib import Path
raw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()
response = json.loads(raw)
if response.get("status") != "completed":
    raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")
results = response.get("results")
if not isinstance(results, list) or not results:
    raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")
Path("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\n" for item in results), encoding="utf-8")
# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.

Receber e guardar os resultados

Ailoot Ultra · Processamento em lote

JSON em linha de results[].response.body

  • GET /v1/batches/{operation_id}
Verificar o estado da tarefa
curl · estado da operação original
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
BATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'
import json
from pathlib import Path
from urllib.parse import quote
response = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))
operation = response.get("id")
if not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")
print(quote(operation, safe=""))
PY_ID
)"
curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json
Guardar todos os resultados concluídos

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

Conserve o JSON completo do estado original, todos os resultados/custom_id e o corpo completo da resposta ou do erro. Guarde os results[] concluídos em formato JSONL, sem filtrar.

Se for necessário verificar a resposta original

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.

Campos da resposta
CampoTipo
Camporesults[].custom_idTipostring
Camporesults[].response.body.choices[].message.contentTipostring|null
Camporesults[].errorTipoobject|null
CampousageTipoobject|null
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
CampoendpointTipostring
CampostatusTipostring
Camporequest_countsTipoobject
Camporesults[].idTipostring
Camporesults[].response.status_codeTipointeger
Camporesults[].response.request_idTipostring
Erros e passos seguintes
RespostaCondiçãoPasso seguinte
Resposta400 · invalid_request_errorCondiçãoEstrutura em linha documentada inválida, chaves duplicadas, identidade do item inválida ou conflito com as capacidades configuradas do modelo.Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de qualquer novo envio.
Resposta401 · authentication_errorCondiçãoChave de API inválida.Passo seguinteUse a chave Ailoot autorizada.
Resposta403 · permission_errorCondiçãoGrupo de processamento em lote indisponível.Passo seguinteVerifique os direitos de acesso da chave/do grupo.
Resposta422 · invalid_request_errorCondiçãoO processamento em lote usa faturação por débito do saldo; a criação com subscrição é rejeitada.Passo seguinteUse o grupo autorizado com faturação por débito do saldo.
Resposta422 · price_unavailableCondiçãoNão é possível calcular uma estimativa de preço para os dados de entrada do lote.Passo seguinteConserve a resposta; use os dados de entrada documentados para a família.
Resposta402 · billing_errorCondiçãoReserva para processamento em lote indisponível.Passo seguinteResolva a questão da admissão antes de um novo pedido.
Resposta503 · price_unavailableCondiçãoPreço do método de processamento em lote/tarifas nativas indisponíveis.Passo seguinteConserve a resposta; não substitua os preços.
Resposta503 · api_errorCondiçãoA rota exata do fornecedor está indisponível.Passo seguinteConserve a resposta para corrigir a rota.
Resposta503 · result_pending_checkCondiçãoO resultado original requer verificação; X-Should-Retry:false.Passo seguinteGuarde o operation_id/id original e consulte o respetivo estado; nunca repita o POST original.
Resposta404 · not_foundCondiçãoA operação de consulta do estado do lote não existe ou pertence a outra identidade.Passo seguinteUse o id original exato e o mesmo utilizador/chave/grupo.

Aliases

Aliases do modelo

Ailoot Ultra google/gemini-2.5-pro:batch

Aliases dos caminhos dos métodos

Use os caminhos dos métodos indicados acima.

IDs de chamada relacionados

google/gemini-2.5-pro:batch

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

POST /v1/batches · google/gemini-2.5-pro:batch: text → text

Que campos utiliza o pedido?

POST /v1/batches · google/gemini-2.5-pro:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

Que limites se aplicam?

POST /v1/batches · google/gemini-2.5-pro:batch: requests.min_items: 1

Mais detalhes

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