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.
", "aboutText": "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.\n\nA 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.\n\nO 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.\n\nA 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.\n\nPara 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.\n\nPara 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.\n\nA 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.\n\nO 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.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Exemplo técnico em inglês
Keep a sorting helper immutable\n\nFix this JavaScript helper so it returns users sorted by name without changing the input array: function sortedUsers(users) { return users.sort((a,b) => a.name.localeCompare(b.name)); }. Preserve each user object. Return the revised function and tests for alphabetical order, an empty array and the unchanged original array.A revised function and three small test examples covering sorting and non-mutation.Check that the returned array is a different array and the original sequence is unchanged after the call.gemini-3-flash-previewGemini 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.
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.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites gemini-3-flash-preview | Predefinição— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 | Predefinição— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: Conversação textual | Predefinição— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |
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 |
Parâmetrocontrol_scope | ContratoConversação textual; stream é um booleano e tem false como predefinição. |
Parâmetrooutput_modalities | Contratotext |
Parâmetrohosted_operations | Contratofalse |
Parâmetromultimodal_input_binding | Contratonull |
Aliases do método: /chat/completions
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 $0.001 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.006 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.0001 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.001 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.006 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.0001 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"gemini-3-flash-preview","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\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="gemini-3-flash-preview", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\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"))\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 gemini-3-flash-preview, google/gemini-3-flash-preview
/chat/completions
gemini-3-flash-previewGemini 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.
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.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites gemini-3-flash-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 $0.001 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.006 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.0001 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.001 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.006 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.0001 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
{\n "model": "gemini-3-flash-preview",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'gemini-3-flash-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': 'gemini-3-flash-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 gemini-3-flash-preview, google/gemini-3-flash-preview
/chat/completions
google/gemini-3-flash-previewGemini 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.
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.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites google/gemini-3-flash-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 $0.001 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.006 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.0001 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.001 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.006 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.0001 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemini-3-flash-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-3-flash-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-3-flash-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 gemini-3-flash-preview, google/gemini-3-flash-preview
/chat/completions
google/gemini-3-flash-previewGemini 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.
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.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites google/gemini-3-flash-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 $0.001 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.006 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.0001 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.001 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.006 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.0001 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
{\n "model": "google/gemini-3-flash-preview",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-3-flash-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-3-flash-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 gemini-3-flash-preview, google/gemini-3-flash-preview
/chat/completions
Exemplo técnico em inglês
Keep a sorting helper immutable\n\nFix this JavaScript helper so it returns users sorted by name without changing the input array: function sortedUsers(users) { return users.sort((a,b) => a.name.localeCompare(b.name)); }. Preserve each user object. Return the revised function and tests for alphabetical order, an empty array and the unchanged original array.A revised function and three small test examples covering sorting and non-mutation.Check that the returned array is a different array and the original sequence is unchanged after the call.