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Google: Gemini 3 Flash Preview (batch)

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Google: Gemini 3 Flash Preview (batch)

Gemini 3 Flash Preview combina compreensão e raciocínio multimodais com saída textual. Suporta análise de código, documental e visual, resultados estruturados e fluxos de trabalho orientados para ferramentas, com quatro níveis de pensamento documentados para escolher a profundidade da análise.

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 Flash Preview é um modelo de raciocínio da Google para compreensão multimodal, programação e tarefas com agentes. Aceita texto, imagens, vídeo, áudio e PDF e devolve texto. Um pedido pode, por isso, reunir instruções escritas, ficheiros de origem, observações visuais e histórico de conversação em torno de um problema. O resultado pode ser uma explicação, uma proposta de código, dados extraídos ou um plano fundamentado nesses materiais, em vez de uma imagem gerada ou de uma resposta falada.

A ficha do modelo exato indica um limite de entrada de 1 048 576 tokens e um limite de saída de 65 536 tokens. Planeie a fonte e o resultado separadamente: um excerto longo de repositório, um conjunto documental ou uma gravação só cabem quando a representação processada e as instruções couberem no orçamento de entrada, e a resposta continua a precisar do seu próprio comprimento reservado. Identifique as fontes relacionadas e indique que material é de referência obrigatória. Para um prompt longo, o guia para programadores recomenda colocar a pergunta específica depois dos dados e ligá-la explicitamente à informação anterior.

O pensamento é dinâmico, com high como predefinição documentada para este modelo. Os níveis suportados são minimal, low, medium e high. São margens relativas de raciocínio, e não contagens de tokens garantidas. Minimal pode ainda envolver algum raciocínio num problema difícil de programação. Escolha um nível conforme a tarefa: uma transformação curta e um problema de depuração com várias condições precisam de tratamento diferente. Utilize instruções diretas e claras, em vez de forçar rituais elaborados de raciocínio no prompt; peça o artefacto final e as verificações que o tornam utilizável.

A ficha do produtor apresenta saídas estruturadas, chamadas de funções, execução de código, utilização do computador, pesquisa em ficheiros, fundamentação por pesquisa, fundamentação com Google Maps, contexto de URL e cache. As ferramentas integradas podem ser combinadas com chamadas de funções personalizadas no fluxo Gemini 3 documentado. Uma aplicação define as funções, verifica os argumentos, executa ações aceites e envia de volta os resultados. Para um assistente de código, uma ferramenta de leitura de ficheiros ou um executor de testes controlado podem fornecer provas concretas para o passo seguinte. Uma ação proposta e um resultado de ferramenta observado devem permanecer distintos no relatório final.

Para programação, forneça os ficheiros relevantes, a linguagem, o comportamento esperado e uma entrada que demonstre o problema. Defina o âmbito da alteração e indique a interface ou o comportamento que deve permanecer. Peça uma implementação revista e os casos que devem ser verificados. Para uma tarefa documental analítica, defina a pergunta, os campos obrigatórios e as referências às fontes. Se utilizar saída estruturada, forneça um esquema com significados claros dos campos e regras para valores em falta. Valide tanto a sintaxe como se cada valor decorre do material original.

Para análise multimodal, identifique o que importa em cada fonte. Uma captura de ecrã pode sustentar uma explicação de interface, um PDF pode fornecer uma tabela ou gráfico e uma gravação pode fornecer acontecimentos falados ou visíveis. O guia para programadores aborda controlos de resolução dos suportes multimédia porque o detalhe altera a representação processada e a utilização de tokens. O fluxo de execução de código do produtor pode recortar ou ampliar imagens fornecidas, executar cálculos a partir de dados visuais e acrescentar anotações antes de o modelo preparar a resposta. Texto pequeno legível pode exigir uma definição diferente de uma descrição geral de cena. Mantenha a página, imagem ou excerto relevantes disponíveis para que as observações possam ser verificadas, em vez de tratar um resumo fluente como prova de que todos os pormenores foram lidos corretamente.

A conversação e o estado das ferramentas precisam de ser preservados na interface escolhida. O Gemini 3 utiliza assinaturas de pensamento para transportar contexto de raciocínio entre chamadas; o guia para programadores distingue histórico com estado gerido de histórico sem estado gerido manualmente. Preserve o contexto necessário ao continuar uma tarefa de ferramenta ou rever um resultado. A Google recomenda também manter a sua temperatura predefinida de 1.0, em vez de importar uma receita de baixa temperatura que pode causar ciclos ou comportamento degradado em tarefas complexas. São práticas de integração do produtor, e não novas afirmações sobre o transporte de uma aplicação específica.

O modelo textual não anuncia geração de imagens ou áudio nem a Live API. O guia distingue também compreensão visual de segmentação de imagens ao nível do píxel, que não é uma capacidade suportada de Gemini 3 Flash. Utilize um resultado final adequado à tarefa real: observações ligadas às fontes, um registo estruturado, uma alteração de código ou uma decisão com os pressupostos declarados. Verifique a aritmética, valide o código no ambiente pretendido e reveja a informação devolvida pelas ferramentas. Quando os factos recentes importarem, utilize as fontes de fundamentação configuradas ou dados atuais fornecidos, em vez de pressupor que o conhecimento do modelo é uma base de dados em tempo real.

Ailoot Ultra · Processamento em lote POST /v1/batches google/gemini-3-flash-preview:batch

google/gemini-3-flash-preview:batch

Google /google/gemini-3-flash-preview:batch

Introdução

Gemini 3 Flash Preview combina compreensão e raciocínio multimodais com saída textual. Suporta análise de código, documental e visual, resultados estruturados e fluxos de trabalho orientados para ferramentas, com quatro níveis de pensamento documentados para escolher a profundidade da análise.

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-3-flash-preview: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-3-flash-preview:batch, google/gemini-3-flash-preview
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 $0.0005 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.003 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache — / 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 inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.0005 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.003 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache — / 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-3-flash-preview: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-3-flash-preview:batch', 'google/gemini-3-flash-preview']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"google/gemini-3-flash-preview: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-3-flash-preview:batch

Aliases dos caminhos dos métodos

Use os caminhos dos métodos indicados acima.

IDs de chamada relacionados

google/gemini-3-flash-preview:batch

FAQ · Google: Gemini 3 Flash Preview (batch)
Que entradas e resultados estão disponíveis?

POST /v1/batches · google/gemini-3-flash-preview:batch: text → text

Que campos utiliza o pedido?

POST /v1/batches · google/gemini-3-flash-preview:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

Que limites se aplicam?

POST /v1/batches · google/gemini-3-flash-preview:batch: requests.min_items: 1

Mais detalhes

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