Gemini 2.5 Flash-Lite Preview 06-17 — июньская предварительная версия Flash-Lite от Google, предназначенная для частых задач, чувствительных к задержке, например классификации сообщений и составления сводок по большим объёмам материалов. Она входит в семейство Gemini 2.5 с рассуждением, сохраняя при этом путь прямого ответа для несложной работы. Датированное обозначение Preview отличает этот выпуск от стабильной Flash-Lite и более поздней сентябрьской предварительной версии, улучшения соблюдения инструкций и мультимодальности которой относятся к отдельной версии.
В июньском анонсе классификация и составление сводок занимают центральное место среди предполагаемых применений. Полезные входные данные для классификации содержат сообщение, допустимые метки и примеры границ между ними; результатом могут быть метка, краткое обоснование и информация, необходимая для следующего шага обработки. В задаче составления сводки можно указать решения, поручения, конкретные сроки и нерешённые вопросы, которые нужно сохранить. Это практические применения заявленного назначения: они задают повторяющейся операции понятные входные данные и компактный результат вместо запроса на эссе без определённых границ.
В этой июньской предварительной Flash-Lite рассуждение доступно, но по умолчанию выключено. Google описывает управляемый бюджет рассуждения, который позволяет задаче использовать дополнительное обдумывание, когда того требуют её условия. Сохраняйте прямой путь для простой категоризации или сокращения; используйте задачу с рассуждением для пересекающихся категорий, исключений или вопроса, требующего нескольких взаимозависимых выводов. Укажите, какие условия обязательны и что считается правильным ответом. Рассуждение — возможность обработки задачи; более длинное объяснение само по себе не доказывает правильности вывода.
Технический отчёт Google прямо называет эту июньскую модель и документирует поддержку мультимодального ввода и длину контекста в один миллион токенов. Её результат — текст. Контекст предоставляет место для исходных материалов, инструкций и примеров в одной задаче. Задайте каждому документу или разделу понятную роль, а затем укажите, что модель должна извлечь или сравнить. Для помощника по документам отделите вопрос от исходного текста и запросите результат, связанный с соответствующими фрагментами. Для шага извлечения данных определите поля и способ представления информации, отсутствующей в материалах. Это возможность контекста, а не обещание, что постороннее содержание станет полезным лишь благодаря включению в запрос.
Июньский анонс перечисляет встроенные инструменты формирования ответа с опорой на поисковые источники, выполнения кода и контекста URL, а также вызов функций. Поиск добавляет в ответ веб-информацию; контекст URL использует содержание предоставленных страниц для таких задач, как сравнение документов или извлечение деталей. Инструмент выполнения кода Google генерирует и запускает Python для вычислений или обработки текста и использует результат выполнения в ответе. У вызова функций другая роль: модель выбирает объявленную функцию и её аргументы, а подключённое приложение выполняет её и возвращает результат. Определите назначение функции и допустимые параметры, чтобы у задачи с инструментами было явно задано следующее действие.
Для повторяющегося процесса подготовьте небольшой набор типичных входных данных, прежде чем применять ту же инструкцию к большей коллекции. Включите обычный случай, неоднозначный случай и случай с отсутствующей информацией. Пример для поддержки клиентов может запрашивать тему, фактический вопрос клиента и ответ, основанный только на сопровождающем справочном фрагменте. Пример для переписки может требовать список задач с действием, назначившим его человеком и сроком, только если срок указан. Отделяйте эти запрошенные поля от пояснительного текста, чтобы полученный результат можно было сверить с исходным элементом.
В карточке семейства Flash-Lite от производителя отмечаются возможное выдумывание фактов и трудности с пониманием причинных связей, сложными логическими выводами и контрфактическими рассуждениями. Также указано, что соблюдение бюджета рассуждения может быть непоследовательным. Считайте это конкретными пунктами проверки: сравнивайте извлечённые факты с источником, проверяйте зависимые вычисления и отличайте наблюдаемое утверждение от выведенного объяснения. Полезным итоговым материалом служит компактная классификация, сводка, извлечённые данные или ответ, обязательные факты и недостающую информацию в котором можно проверить. Эта июньская версия — отдельный вариант для обработки текста; спецификации более поздних предварительных версий не переопределяют её документированную идентичность.
", "aboutText": "Gemini 2.5 Flash-Lite Preview 06-17 — июньская предварительная версия Flash-Lite от Google, предназначенная для частых задач, чувствительных к задержке, например классификации сообщений и составления сводок по большим объёмам материалов. Она входит в семейство Gemini 2.5 с рассуждением, сохраняя при этом путь прямого ответа для несложной работы. Датированное обозначение Preview отличает этот выпуск от стабильной Flash-Lite и более поздней сентябрьской предварительной версии, улучшения соблюдения инструкций и мультимодальности которой относятся к отдельной версии.\n\nВ июньском анонсе классификация и составление сводок занимают центральное место среди предполагаемых применений. Полезные входные данные для классификации содержат сообщение, допустимые метки и примеры границ между ними; результатом могут быть метка, краткое обоснование и информация, необходимая для следующего шага обработки. В задаче составления сводки можно указать решения, поручения, конкретные сроки и нерешённые вопросы, которые нужно сохранить. Это практические применения заявленного назначения: они задают повторяющейся операции понятные входные данные и компактный результат вместо запроса на эссе без определённых границ.\n\nВ этой июньской предварительной Flash-Lite рассуждение доступно, но по умолчанию выключено. Google описывает управляемый бюджет рассуждения, который позволяет задаче использовать дополнительное обдумывание, когда того требуют её условия. Сохраняйте прямой путь для простой категоризации или сокращения; используйте задачу с рассуждением для пересекающихся категорий, исключений или вопроса, требующего нескольких взаимозависимых выводов. Укажите, какие условия обязательны и что считается правильным ответом. Рассуждение — возможность обработки задачи; более длинное объяснение само по себе не доказывает правильности вывода.\n\nТехнический отчёт Google прямо называет эту июньскую модель и документирует поддержку мультимодального ввода и длину контекста в один миллион токенов. Её результат — текст. Контекст предоставляет место для исходных материалов, инструкций и примеров в одной задаче. Задайте каждому документу или разделу понятную роль, а затем укажите, что модель должна извлечь или сравнить. Для помощника по документам отделите вопрос от исходного текста и запросите результат, связанный с соответствующими фрагментами. Для шага извлечения данных определите поля и способ представления информации, отсутствующей в материалах. Это возможность контекста, а не обещание, что постороннее содержание станет полезным лишь благодаря включению в запрос.\n\nИюньский анонс перечисляет встроенные инструменты формирования ответа с опорой на поисковые источники, выполнения кода и контекста URL, а также вызов функций. Поиск добавляет в ответ веб-информацию; контекст URL использует содержание предоставленных страниц для таких задач, как сравнение документов или извлечение деталей. Инструмент выполнения кода Google генерирует и запускает Python для вычислений или обработки текста и использует результат выполнения в ответе. У вызова функций другая роль: модель выбирает объявленную функцию и её аргументы, а подключённое приложение выполняет её и возвращает результат. Определите назначение функции и допустимые параметры, чтобы у задачи с инструментами было явно задано следующее действие.\n\nДля повторяющегося процесса подготовьте небольшой набор типичных входных данных, прежде чем применять ту же инструкцию к большей коллекции. Включите обычный случай, неоднозначный случай и случай с отсутствующей информацией. Пример для поддержки клиентов может запрашивать тему, фактический вопрос клиента и ответ, основанный только на сопровождающем справочном фрагменте. Пример для переписки может требовать список задач с действием, назначившим его человеком и сроком, только если срок указан. Отделяйте эти запрошенные поля от пояснительного текста, чтобы полученный результат можно было сверить с исходным элементом.\n\nВ карточке семейства Flash-Lite от производителя отмечаются возможное выдумывание фактов и трудности с пониманием причинных связей, сложными логическими выводами и контрфактическими рассуждениями. Также указано, что соблюдение бюджета рассуждения может быть непоследовательным. Считайте это конкретными пунктами проверки: сравнивайте извлечённые факты с источником, проверяйте зависимые вычисления и отличайте наблюдаемое утверждение от выведенного объяснения. Полезным итоговым материалом служит компактная классификация, сводка, извлечённые данные или ответ, обязательные факты и недостающую информацию в котором можно проверить. Эта июньская версия — отдельный вариант для обработки текста; спецификации более поздних предварительных версий не переопределяют её документированную идентичность.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Технический пример на английском
Extract actions from a meeting note\n\nExtract only explicit action items from this note: 'Mira will send the revised price sheet by Friday. Jonas suggested checking packaging later, but nobody accepted that task. Noor will confirm the delivery address; no deadline was set.' Return a table with action, owner and deadline. Use 'not stated' for an absent deadline and exclude unassigned suggestions.A compact action table containing explicit commitments and source-grounded deadline values.The unassigned packaging suggestion is excluded, and Noor's deadline is not invented.gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17Gemini 2.5 Flash-Lite Preview 06-17 — июньская версия Google для высокопроизводительной классификации, составления сводок и повторяемой обработки текста. Она объединяет контекст в миллион токенов, необязательное рассуждение и документированные инструменты поиска, выполнения кода, контекста URL и вызова функций.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Gemini 2.5 Flash-Lite Preview 06-17 — июньская предварительная версия Flash-Lite от Google, предназначенная для частых задач, чувствительных к задержке, например классификации сообщений и составления сводок по большим объёмам материалов. Она входит в семейство Gemini 2.5 с рассуждением, сохраняя при этом путь прямого ответа для несложной работы. Датированное обозначение Preview отличает этот выпуск от стабильной Flash-Lite и более поздней сентябрьской предварительной версии, улучшения соблюдения инструкций и мультимодальности которой относятся к отдельной версии.
В июньском анонсе классификация и составление сводок занимают центральное место среди предполагаемых применений. Полезные входные данные для классификации содержат сообщение, допустимые метки и примеры границ между ними; результатом могут быть метка, краткое обоснование и информация, необходимая для следующего шага обработки. В задаче составления сводки можно указать решения, поручения, конкретные сроки и нерешённые вопросы, которые нужно сохранить. Это практические применения заявленного назначения: они задают повторяющейся операции понятные входные данные и компактный результат вместо запроса на эссе без определённых границ.
В этой июньской предварительной Flash-Lite рассуждение доступно, но по умолчанию выключено. Google описывает управляемый бюджет рассуждения, который позволяет задаче использовать дополнительное обдумывание, когда того требуют её условия. Сохраняйте прямой путь для простой категоризации или сокращения; используйте задачу с рассуждением для пересекающихся категорий, исключений или вопроса, требующего нескольких взаимозависимых выводов. Укажите, какие условия обязательны и что считается правильным ответом. Рассуждение — возможность обработки задачи; более длинное объяснение само по себе не доказывает правильности вывода.
Технический отчёт Google прямо называет эту июньскую модель и документирует поддержку мультимодального ввода и длину контекста в один миллион токенов. Её результат — текст. Контекст предоставляет место для исходных материалов, инструкций и примеров в одной задаче. Задайте каждому документу или разделу понятную роль, а затем укажите, что модель должна извлечь или сравнить. Для помощника по документам отделите вопрос от исходного текста и запросите результат, связанный с соответствующими фрагментами. Для шага извлечения данных определите поля и способ представления информации, отсутствующей в материалах. Это возможность контекста, а не обещание, что постороннее содержание станет полезным лишь благодаря включению в запрос.
Июньский анонс перечисляет встроенные инструменты формирования ответа с опорой на поисковые источники, выполнения кода и контекста URL, а также вызов функций. Поиск добавляет в ответ веб-информацию; контекст URL использует содержание предоставленных страниц для таких задач, как сравнение документов или извлечение деталей. Инструмент выполнения кода Google генерирует и запускает Python для вычислений или обработки текста и использует результат выполнения в ответе. У вызова функций другая роль: модель выбирает объявленную функцию и её аргументы, а подключённое приложение выполняет её и возвращает результат. Определите назначение функции и допустимые параметры, чтобы у задачи с инструментами было явно задано следующее действие.
Для повторяющегося процесса подготовьте небольшой набор типичных входных данных, прежде чем применять ту же инструкцию к большей коллекции. Включите обычный случай, неоднозначный случай и случай с отсутствующей информацией. Пример для поддержки клиентов может запрашивать тему, фактический вопрос клиента и ответ, основанный только на сопровождающем справочном фрагменте. Пример для переписки может требовать список задач с действием, назначившим его человеком и сроком, только если срок указан. Отделяйте эти запрошенные поля от пояснительного текста, чтобы полученный результат можно было сверить с исходным элементом.
В карточке семейства Flash-Lite от производителя отмечаются возможное выдумывание фактов и трудности с пониманием причинных связей, сложными логическими выводами и контрфактическими рассуждениями. Также указано, что соблюдение бюджета рассуждения может быть непоследовательным. Считайте это конкретными пунктами проверки: сравнивайте извлечённые факты с источником, проверяйте зависимые вычисления и отличайте наблюдаемое утверждение от выведенного объяснения. Полезным итоговым материалом служит компактная классификация, сводка, извлечённые данные или ответ, обязательные факты и недостающую информацию в котором можно проверить. Эта июньская версия — отдельный вариант для обработки текста; спецификации более поздних предварительных версий не переопределяют её документированную идентичность.
POST /v1/chat/completionstexttext| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17 | По умолчанию— |
Полеmessages | Типmessage[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум элементов: 1 | По умолчанию— |
Полеmessages[].role | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Примеры: system, user, assistant, tool, function Условия: Эти роли явно представлены типами совместимости исходного кода; точный набор ролей зависит от модели. Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmessages[].content | Типstring|content_part[]|null | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].tool_calls | Типtool_call[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].tool_call_id | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: role=tool; используйте фактически возвращённый ID | По умолчанию— |
Полеmessages[].name | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].reasoning_content | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: Передавайте обратно фактически возвращённые рассуждения, если эта модель их использует | По умолчанию— |
Полеmessages[].reasoning_details | Типobject|array | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmax_tokens | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmax_completion_tokens | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеstream | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |
Полеstream_options.include_usage | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtemperature | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtop_p | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеstop | Типstring|string[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools | Типfunction_tool[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools[].type | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения function Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools[].function.name | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: передан инструмент-функция | По умолчанию— |
Полеtools[].function.description | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеtools[].function.parameters | ТипJSON_schema | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеtool_choice | Типstring|object | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеparallel_tool_calls | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеresponse_format | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеreasoning_effort | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеreasoning | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеservice_tier | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеinstructions | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Поле совместимости | По умолчанию— |
Полеfunctions | Типfunction[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеfunction_call | Типstring|object | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеprompt_cache_options | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmodalities | Типstring[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения text | По умолчанию— |
Полеprovider | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: provider.options отклоняется на этом текстовом маршруте Ultra | По умолчанию— |
Полеcache_control.ttl | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: 1h отклоняется в фактических местах настройки кэша запросов | По умолчанию— |
Текст · Текст UTF8
messages[].content
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактmodel, messages |
Параметрmaterial_types | Контрактtext |
Параметрmessages | Контрактмассив сообщений со структурой role/content |
Параметрfile_material | Контрактфактический документ UTF-8 вставляется как буквальный текст; ID файла не выводится из него |
Параметрoptional_controls | Контрактstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Параметрcontrol_scope | Контрактзависит от модели; пользовательские инструменты-функции отличаются от инструментов, выполняемых на стороне сервиса |
Параметрoutput_modalities | Контрактtext |
Параметрhosted_operations | Контрактfalse |
Параметрmultimodal_input_binding | Контрактnull |
Жизненный цикл: synchronous_or_streamed
Отправляйте точный ID модели вместе с messages.
Длина контекста не является пределом выхода.
Текстовый файл может передавать буквальный текст; входные изображения, аудио и файловые объекты требуют точной привязки.
Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.
| Конфигурация | Шкала ставок | Плата |
|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Плата Вход · Входные токены $0.0002 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0008 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17", "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='gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17',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='gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17',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 или SSE
Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.
Сохраняйте каждый вариант ответа с его содержимым, вызовами инструментов и рассуждениями. В SSE собирайте изменения по индексам варианта и инструмента, сохраняйте итоговую причину завершения и данные использования.
Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеchoices[].index | Типinteger |
Полеchoices[].message.content | Типstring|null |
Полеchoices[].message.tool_calls | Типtool_call[] |
Полеchoices[].message.reasoning_content | Типstring |
Полеchoices[].message.reasoning_details | Типobject|array |
Полеchoices[].finish_reason | Типstring|null |
Полеusage | Типobject |
| Ответ | Условие | Следующий шаг |
|---|---|---|
Ответ400 · invalid_request_error | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. |
Ailoot Ultra gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17
Используйте пути методов, указанные выше.
gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17Gemini 2.5 Flash-Lite Preview 06-17 — июньская версия Google для высокопроизводительной классификации, составления сводок и повторяемой обработки текста. Она объединяет контекст в миллион токенов, необязательное рассуждение и документированные инструменты поиска, выполнения кода, контекста URL и вызова функций.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Gemini 2.5 Flash-Lite Preview 06-17 — июньская предварительная версия Flash-Lite от Google, предназначенная для частых задач, чувствительных к задержке, например классификации сообщений и составления сводок по большим объёмам материалов. Она входит в семейство Gemini 2.5 с рассуждением, сохраняя при этом путь прямого ответа для несложной работы. Датированное обозначение Preview отличает этот выпуск от стабильной Flash-Lite и более поздней сентябрьской предварительной версии, улучшения соблюдения инструкций и мультимодальности которой относятся к отдельной версии.
В июньском анонсе классификация и составление сводок занимают центральное место среди предполагаемых применений. Полезные входные данные для классификации содержат сообщение, допустимые метки и примеры границ между ними; результатом могут быть метка, краткое обоснование и информация, необходимая для следующего шага обработки. В задаче составления сводки можно указать решения, поручения, конкретные сроки и нерешённые вопросы, которые нужно сохранить. Это практические применения заявленного назначения: они задают повторяющейся операции понятные входные данные и компактный результат вместо запроса на эссе без определённых границ.
В этой июньской предварительной Flash-Lite рассуждение доступно, но по умолчанию выключено. Google описывает управляемый бюджет рассуждения, который позволяет задаче использовать дополнительное обдумывание, когда того требуют её условия. Сохраняйте прямой путь для простой категоризации или сокращения; используйте задачу с рассуждением для пересекающихся категорий, исключений или вопроса, требующего нескольких взаимозависимых выводов. Укажите, какие условия обязательны и что считается правильным ответом. Рассуждение — возможность обработки задачи; более длинное объяснение само по себе не доказывает правильности вывода.
Технический отчёт Google прямо называет эту июньскую модель и документирует поддержку мультимодального ввода и длину контекста в один миллион токенов. Её результат — текст. Контекст предоставляет место для исходных материалов, инструкций и примеров в одной задаче. Задайте каждому документу или разделу понятную роль, а затем укажите, что модель должна извлечь или сравнить. Для помощника по документам отделите вопрос от исходного текста и запросите результат, связанный с соответствующими фрагментами. Для шага извлечения данных определите поля и способ представления информации, отсутствующей в материалах. Это возможность контекста, а не обещание, что постороннее содержание станет полезным лишь благодаря включению в запрос.
Июньский анонс перечисляет встроенные инструменты формирования ответа с опорой на поисковые источники, выполнения кода и контекста URL, а также вызов функций. Поиск добавляет в ответ веб-информацию; контекст URL использует содержание предоставленных страниц для таких задач, как сравнение документов или извлечение деталей. Инструмент выполнения кода Google генерирует и запускает Python для вычислений или обработки текста и использует результат выполнения в ответе. У вызова функций другая роль: модель выбирает объявленную функцию и её аргументы, а подключённое приложение выполняет её и возвращает результат. Определите назначение функции и допустимые параметры, чтобы у задачи с инструментами было явно задано следующее действие.
Для повторяющегося процесса подготовьте небольшой набор типичных входных данных, прежде чем применять ту же инструкцию к большей коллекции. Включите обычный случай, неоднозначный случай и случай с отсутствующей информацией. Пример для поддержки клиентов может запрашивать тему, фактический вопрос клиента и ответ, основанный только на сопровождающем справочном фрагменте. Пример для переписки может требовать список задач с действием, назначившим его человеком и сроком, только если срок указан. Отделяйте эти запрошенные поля от пояснительного текста, чтобы полученный результат можно было сверить с исходным элементом.
В карточке семейства Flash-Lite от производителя отмечаются возможное выдумывание фактов и трудности с пониманием причинных связей, сложными логическими выводами и контрфактическими рассуждениями. Также указано, что соблюдение бюджета рассуждения может быть непоследовательным. Считайте это конкретными пунктами проверки: сравнивайте извлечённые факты с источником, проверяйте зависимые вычисления и отличайте наблюдаемое утверждение от выведенного объяснения. Полезным итоговым материалом служит компактная классификация, сводка, извлечённые данные или ответ, обязательные факты и недостающую информацию в котором можно проверить. Эта июньская версия — отдельный вариант для обработки текста; спецификации более поздних предварительных версий не переопределяют её документированную идентичность.
POST /v1/messagestextjson, sse| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17 | По умолчанию— |
Полеmessages | Типmessage[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].role | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения user, assistant | По умолчанию— |
Полеmessages[].content | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmax_tokens | Типinteger | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеstream | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |
Текст · Текст UTF-8
строка messages[].content
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактmodel, messages, max_tokens |
Параметрoptional_controls | Контрактstream |
Параметрmaterial_types | Контрактtext |
Параметрtext_file_material | КонтрактПрочитайте фактический документ UTF-8 и поместите его текст в указанную строку входа или содержимого сообщения. |
Жизненный цикл: synchronous_or_streamed
Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.
| Конфигурация | Шкала ставок | Плата |
|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Плата Вход · Входные токены $0.0002 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0008 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
{\n "model": "gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-2.5-flash-lite-preview-06-17', '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-2.5-flash-lite-preview-06-17', '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 или SSE
Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.
Сохраняйте все блоки содержимого, подписи рассуждений и фактические ID обращений к инструментам. Собирайте все изменения блоков SSE; первый текстовый блок не является полным выходом.
Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеid | Типstring |
Полеmodel | Типstring |
Полеcontent[] | Типtext|thinking|tool_use|other content block |
Полеstop_reason | Типstring|null |
Полеusage | Типobject |
| Ответ | Условие | Следующий шаг |
|---|---|---|
Ответ400 · invalid_request_error | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. |
Ailoot Ultra gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17
Используйте пути методов, указанные выше.
Технический пример на английском
Extract actions from a meeting note\n\nExtract only explicit action items from this note: 'Mira will send the revised price sheet by Friday. Jonas suggested checking packaging later, but nobody accepted that task. Noor will confirm the delivery address; no deadline was set.' Return a table with action, owner and deadline. Use 'not stated' for an absent deadline and exclude unassigned suggestions.A compact action table containing explicit commitments and source-grounded deadline values.The unassigned packaging suggestion is excluded, and Noor's deadline is not invented.