Source: https://ailoot.ai/models/pt-pt/google-gemini-3-1-pro-preview-customtools/ Canonical: https://ailoot.ai/models/pt-pt/google-gemini-3-1-pro-preview-customtools/ Language: pt-pt # Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools [Markdown](https://ailoot.ai/models/pt-pt/google-gemini-3-1-pro-preview-customtools/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pt-pt/google-gemini-3-1-pro-preview-customtools/facts.json) ## [Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools](https://ailoot.ai/models/pt-pt/google-gemini-3-1-pro-preview-customtools/) Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools é uma variante distinta orientada para agentes que dá prioridade a ferramentas definidas pela aplicação, juntamente com comandos de terminal. Utilize-a quando ações como ler ficheiros ou pesquisar código devam conduzir uma tarefa de várias etapas, com a aplicação a executar e devolver cada resultado de ferramenta. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `google/gemini-3.1-pro-preview-customtools`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/google-gemini-3-1-pro-preview-customtools/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `google/gemini-3.1-pro-preview-customtools`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/google-gemini-3-1-pro-preview-customtools/#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 Custom Tools é a variante especializada da Google para fluxos de trabalho com agentes que combinam comandos de terminal e ferramentas personalizadas. O seu comportamento distintivo é dar prioridade a ferramentas definidas pela aplicação, apresentando o fabricante view\_file e search\_code como exemplos. É uma variante separada e identificada do Gemini 3.1 Pro Preview, e não outro rótulo para todos os pedidos Pro. Uma tarefa útil recorre à ferramenta certa para obter provas antes de preparar o resultado textual final. A linha Pro Preview aceita texto, imagens, vídeo, áudio e PDF e devolve texto. O fabricante apresenta um limite de entrada de 1 048 576 tokens e um limite de saída de 65 536 tokens para essa linha. Uma investigação de repositório pode combinar ficheiros de código-fonte, requisitos escritos e uma captura de ecrã da interface; um fluxo documental pode combinar páginas e perguntas. Identifique as fontes e defina o artefacto final, para que o grande orçamento de entrada sustente uma tarefa específica em vez de um despejo de arquivo sem foco. Para um agente de software, defina o objetivo, as ferramentas disponíveis e o âmbito da alteração pedida. Uma ferramenta de pesquisa personalizada pode devolver localizações de ficheiros correspondentes, enquanto uma ferramenta de leitura de ficheiros fornece o conteúdo relevante exato. Especifique os argumentos aceites e os campos devolvidos. A aplicação executa uma chamada aceite e transmite o resultado ao modelo, que pode escolher o passo seguinte com base no que realmente aconteceu. Um caminho devolvido é prova de um resultado de pesquisa, não prova de que o ficheiro foi alterado ou um teste executado. A variante Custom Tools destina-se a casos em que essas ações especializadas devem ter prioridade em relação ao recurso a um comando bash genérico. Por exemplo, um agente pode primeiro pesquisar a implementação de um comportamento identificado, ler os ficheiros associados, compará-los com o requisito do utilizador e depois propor uma alteração delimitada. Defina que interfaces e comportamentos devem permanecer intactos e peça uma lista final de alterações propostas com a informação de origem utilizada. Se estiver disponível um executor de testes controlado, devolva o seu resultado real antes de pedir uma conclusão sobre a alteração. A documentação 3.1 Pro do fabricante inclui pensamento, saídas estruturadas e chamadas de funções, juntamente com execução de código, fundamentação por pesquisa, fundamentação com Google Maps, contexto de URL e cache. A sua referência à pesquisa em ficheiros está explicitamente delimitada ao Google AI Studio. A disponibilidade de ferramentas faz, por isso, parte da interface do produtor escolhida e da configuração da aplicação. A preferência especial da variante por ferramentas personalizadas não fornece, por si só, essas ferramentas nem executa uma operação externa. Mantenha um registo do nome da função, dos argumentos validados e do resultado para cada ação concluída da aplicação. O guia Gemini 3 descreve os níveis de pensamento low, medium e high para 3.1 Pro, sendo high a predefinição. São margens relativas de análise, e não garantias estritas de tokens. Escolha o nível conforme a tarefa e forneça instruções diretas, em vez de rituais elaborados de prompts. Se for exigida saída estruturada, defina os campos, os tipos e as regras para valores em falta. Para um relatório de implementação, o registo final pode identificar os ficheiros examinados, o comportamento exigido, a alteração proposta e as questões restantes. Verifique que cada entrada decorre dos resultados reais das ferramentas ou das fontes. Os agentes com vários turnos têm de preservar a conversação e o contexto de raciocínio necessário. O guia do fabricante explica as assinaturas de pensamento e distingue o histórico com estado gerido do histórico sem estado gerido manualmente. Utilize o tratamento documentado na interface selecionada, sobretudo ao continuar após um resultado de ferramenta. Para material de origem longo, coloque a pergunta específica depois do contexto e ligue a resposta pedida a essa pergunta. O guia recomenda também a sua temperatura predefinida de 1.0, em vez de transplantar uma definição de baixa temperatura que pode produzir ciclos em tarefas complexas. O fabricante alerta que a qualidade pode oscilar em casos de utilização que não beneficiem de ferramentas personalizadas. Este é um limite de seleção significativo: utilize este perfil para um agente centrado em ferramentas, em vez de pressupor uma melhoria geral para todos os prompts isolados. A saída textual pode ser um plano, uma proposta de código, uma explicação ou um resultado estruturado; entradas de imagem ou áudio não tornam a variante um gerador de suportes multimédia. Inspecione o código proposto, verifique os cálculos e distinga operações confirmadas de sugestões. Preserve a identidade exata do modelo Custom Tools com a tarefa, as definições das ferramentas e as provas devolvidas, para que uma continuação posterior tenha uma base concreta. Tarefa prática ### Tarefa prática Exemplo técnico em inglês ``` Interpret custom-tool evidence Use this supplied tool transcript. search_code returned settings.py:12 and view_file returned: 'RETRY_LIMIT = 3'. No edit or test result is present. Requirement: increase the retry limit to five. Return the examined file, the exact proposed edit and the remaining check. Distinguish the retrieved value from actions that have not occurred. ``` #### Resultado esperado ``` A file-linked proposed edit and an explicitly unexecuted validation step. ``` #### Verificar o resultado ``` The answer must not claim that settings.py was changed or a test passed. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `google/gemini-3.1-pro-preview-customtools` [`google/gemini-3.1-pro-preview-customtools`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview-customtools&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview-customtools&fmt=chat) Google /`google/gemini-3.1-pro-preview-customtools` ### Introdução Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools é uma variante distinta orientada para agentes que dá prioridade a ferramentas definidas pela aplicação, juntamente com comandos de terminal. Utilize-a quando ações como ler ficheiros ou pesquisar código devam conduzir uma tarefa de várias etapas, com a aplicação a executar e devolver cada resultado de ferramenta. Entradas aceites Texto Resultados Texto ### Disponível no Ailoot · entradas e métodos **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Entrada `text` Saída `text` Formato de saída json ou SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites google/gemini-3.1-pro-preview-customtools | Predefinição— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 | Predefinição— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | 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— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string\|content_part[]\|null` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`messages[].tool_calls` | Tipo`tool_call[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`messages[].tool_call_id` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: role=tool; use o ID realmente devolvido | Predefinição— | | Campo`messages[].name` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`messages[].reasoning_content` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: Reintroduza o raciocínio realmente devolvido quando este modelo o utiliza | Predefinição— | | Campo`messages[].reasoning_details` | Tipo`object\|array` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`max_completion_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse | | Campo`stream_options.include_usage` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | 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` | Tipo`string\|string[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`tools` | Tipo`function_tool[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`tools[].type` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites function Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`tools[].function.name` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Aplica-se quando: Função fornecida como ferramenta | Predefinição— | | Campo`tools[].function.description` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`tools[].function.parameters` | Tipo`JSON_schema` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`tool_choice` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`parallel_tool_calls` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`response_format` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`reasoning_effort` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`reasoning` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`service_tier` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`instructions` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Campo de compatibilidade | Predefinição— | | Campo`functions` | Tipo`function[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`function_call` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`prompt_cache_options` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`modalities` | Tipo`string[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites text | Predefinição— | | Campo`provider` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: provider.options é rejeitado nesta rota textual Ultra | Predefinição— | | Campo`cache_control.ttl` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: 1h é rejeitado nos locais efetivos da cache de prompts | Predefinição— | Combinações de materiais de entrada **Texto** · Texto UTF8 `messages[].content` Parâmetros e ciclo de vida do método | Parâmetro | Contrato | | --- | --- | | Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parâmetro`required` | Contratomodel, messages | | Parâmetro`material_types` | Contratotext | | Parâmetro`messages` | ContratoLista de mensagens com estrutura role/content | | Parâmetro`file_material` | ContratoDocumento UTF-8 real inserido como texto literal; nenhum ID de ficheiro inferido | | Parâmetro`optional_controls` | Contratostream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parâmetro`control_scope` | ContratoEspecífico do modelo; as ferramentas de funções do utilizador diferem das ferramentas alojadas | | Parâmetro`output_modalities` | Contratotext | | Parâmetro`hosted_operations` | Contratofalse | | Parâmetro`multimodal_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. ### Tarifários As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado. Modo rápido Tarifa normal Quando o modo rápido está selecionado Modo flex Tarifa normal Quando o modo flex está selecionado Esforço máximo de raciocínio Tarifa normal Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default) Esforço de raciocínio · elevado Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é elevado Esforço de raciocínio · baixo Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é baixo Esforço de raciocínio · médio Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é médio Preços da cache explícita Não ativado Quando é pedida cache explícita Saída de raciocínio O raciocínio utiliza a tarifa indicada para esse subconjunto dentro da saída agregada; não contabilize esses tokens duas vezes. Quando a saída inclui tokens de raciocínio #### Tarifas Ailoot #### Preços por configuração Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas. | 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 **$0.004** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.024** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.0004** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.00075** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens Saída · Tokens de saída de raciocínio **$0.024** / 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 **$0.004** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.024** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.0004** / 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 **$0.008** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.036** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.0008** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.00075** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. [Como funcionam a reserva e a liquidação →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/) ### Exemplos de pedidos #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKStreaming em Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "google/gemini-3.1-pro-preview-customtools", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model='google/gemini-3.1-pro-preview-customtools',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.chat.completions.stream(model='google/gemini-3.1-pro-preview-customtools',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_completion() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### Receber e guardar os resultados #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json ou SSE ##### Guardar todos os resultados concluídos Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra. Conserve cada opção com o conteúdo, as chamadas de ferramentas e o raciocínio. Em SSE, junte os deltas por índice de opção e ferramenta e mantenha o motivo final de conclusão e os dados de utilização. ##### Se for necessário verificar a resposta original Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual. Campos da resposta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`choices[].index` | Tipointeger | | Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null | | Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] | | Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring | | Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array | | Campo`choices[].finish_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 Ultra** [`google/gemini-3.1-pro-preview-customtools`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview-customtools&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview-customtools&fmt=chat) #### Aliases dos caminhos dos métodos Use os caminhos dos métodos indicados acima. #### IDs de chamada relacionados [`google/gemini-3.1-pro-preview-customtools`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview-customtools&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview-customtools&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `google/gemini-3.1-pro-preview-customtools` [`google/gemini-3.1-pro-preview-customtools`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview-customtools&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview-customtools&fmt=messages) Google /`google/gemini-3.1-pro-preview-customtools` ### Introdução Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools é uma variante distinta orientada para agentes que dá prioridade a ferramentas definidas pela aplicação, juntamente com comandos de terminal. Utilize-a quando ações como ler ficheiros ou pesquisar código devam conduzir uma tarefa de várias etapas, com a aplicação a executar e devolver cada resultado de ferramenta. Entradas aceites Texto Resultados json · sse ### Disponível no Ailoot · entradas e métodos **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Entrada `text` Saída `json`, `sse` Formato de saída JSON ou SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites google/gemini-3.1-pro-preview-customtools | Predefinição— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites user, assistant | Predefinição— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse | Combinações de materiais de entrada **Texto** · Texto UTF-8 `Cadeia de caracteres messages[].content` Parâmetros e ciclo de vida do método | Parâmetro | Contrato | | --- | --- | | Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parâmetro`required` | Contratomodel, messages, max\_tokens | | Parâmetro`optional_controls` | Contratostream | | Parâmetro`material_types` | Contratotext | | Parâmetro`text_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` ### Tarifários As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado. Modo rápido Tarifa normal Quando o modo rápido está selecionado Modo flex Tarifa normal Quando o modo flex está selecionado Esforço máximo de raciocínio Tarifa normal Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default) Esforço de raciocínio · elevado Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é elevado Esforço de raciocínio · baixo Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é baixo Esforço de raciocínio · médio Tarifa normal Quando o esforço de raciocínio é médio Preços da cache explícita Não ativado Quando é pedida cache explícita Saída de raciocínio O raciocínio utiliza a tarifa indicada para esse subconjunto dentro da saída agregada; não contabilize esses tokens duas vezes. Quando a saída inclui tokens de raciocínio #### Tarifas Ailoot #### Preços por configuração Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas. | 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 **$0.004** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.024** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.0004** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.00075** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens Saída · Tokens de saída de raciocínio **$0.024** / 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 **$0.004** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.024** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.0004** / 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 **$0.008** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.036** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.0008** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.00075** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. [Como funcionam a reserva e a liquidação →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/) ### Exemplos de pedidos #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Corpo JSON mínimo completocurl · use o seu documento UTF-8Python · guarde o resultado completo ```json { "model": "google/gemini-3.1-pro-preview-customtools", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'google/gemini-3.1-pro-preview-customtools', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'google/gemini-3.1-pro-preview-customtools', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text from urllib.request import Request, urlopen from urllib.error import HTTPError api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY'] if not api_key.strip(): raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request') headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'} headers['x-api-key'] = api_key request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST') try: with urlopen(request, timeout=120) as response: raw = response.read() Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8') except HTTPError as error: Path('result.json').write_bytes(error.read()) Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8') raise Path('result.json').write_bytes(raw) import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) ``` ### Receber e guardar os resultados #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON ou SSE ##### Guardar todos os resultados concluídos Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra. Conserve todos os blocos de conteúdo, as assinaturas de raciocínio e os ID reais de utilização de ferramentas. Junte todos os deltas de blocos SSE; o primeiro bloco de texto não é a saída completa. ##### Se for necessário verificar a resposta original Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual. Campos da resposta | 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 Ultra** [`google/gemini-3.1-pro-preview-customtools`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview-customtools&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview-customtools&fmt=messages) #### Aliases dos caminhos dos métodos Use os caminhos dos métodos indicados acima. #### IDs de chamada relacionados [`google/gemini-3.1-pro-preview-customtools`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview-customtools&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview-customtools&fmt=messages) FAQ · Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools Que entradas e resultados estão disponíveis? `POST /v1/chat/completions` · `google/gemini-3.1-pro-preview-customtools`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `google/gemini-3.1-pro-preview-customtools`: `text` → `json`, `sse` Que campos utiliza o pedido? `POST /v1/chat/completions` · `google/gemini-3.1-pro-preview-customtools`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `google/gemini-3.1-pro-preview-customtools`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Que limites se aplicam? `POST /v1/chat/completions` · `google/gemini-3.1-pro-preview-customtools`: `messages.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.