Gemini 2.5 Flash-Lite — стабильный облегчённый профиль Google для массового перевода, классификации и простого извлечения данных. Гибридные рассуждения могут использовать или опускать thinking по задаче. Модель принимает текст, изображения, аудио, видео и PDF и создаёт текст. Полезный результат — категория, краткий перевод, запись, извлечённая из переданного материала, или ограниченное письменное объяснение.
Для классификации определите категории, правило решения и форму ответа. Сохраняйте идентификатор источника в результате обработки нескольких независимых элементов. При классификации сообщений поддержки определите тип проблемы и верните предложение, подтверждающее категорию. Включите правило отсутствующих или неоднозначных свидетельств, чтобы гладкий ответ не заполнял обязательное поле догадкой. Облегчённая роль модели наиболее полезна, когда вход и нужный результат чётко заданы.
В документированной конфигурации 2.5 Flash-Lite thinking по умолчанию отключён. Руководство thinking Google GenerateContent допускает явный бюджет от 512 до 24 576 токенов, ноль для сохранения отключённого thinking и -1 для динамического thinking. Это настройки бюджета рассуждений, отдельные от объёма итогового ответа. Включайте дополнительные рассуждения, если извлечение имеет взаимодействующие условия или классификация — исключения; прямое преобразование может сохранить стандартное поведение без thinking. Руководство отмечает, что модель может использовать больше или меньше токенов thinking, чем запрошено бюджетом.
Для перевода предоставьте целевой язык, аудиторию и сохраняемые термины. Задайте, должен ли результат содержать только перевод или помеченную запись. Для извлечения из документа определите поля и запросите исходные фрагменты для проверки вывода. Для записи отличайте расшифровку от краткого изложения и обозначьте важный фрагмент. Изображения или видео могут предоставлять свидетельства для текстового ответа. Требуемый материал должен оставаться ясным даже при сочетании нескольких типов медиа на входе.
Точная стабильная таблица перечисляет вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку к поиску, Maps, URL context и структурированный вывод. Функциям нужны ясное назначение и заданные параметры; подключённое приложение выполняет операцию и предоставляет результат. Для извлечения по схеме проверяйте возвращённую структуру и сравнивайте значения с оригинальным материалом. Решение об инструменте или правильно оформленная запись полезны только в контексте источника и реально возвращённых свидетельств.
Собственная карточка задаёт контекстное окно 1M и текстовый вывод 64K. Страница модели API указывает 1 048 576 токенов входа и 65 536 токенов вывода. Инструкции, исходное содержимое и сохранённый разговор расходуют входной бюджет, а рассуждения и предел ответа влияют на размещение итогового результата. Для профиля разработчика перечислены кэширование, пакетная обработка, Flex и Priority. Для повторных задач сохраняйте те же определения категорий или полей и переносите идентификаторы через результат, чтобы поздняя проверка могла найти исходный элемент.
Этот стабильный профиль отделён от июньского и сентябрьского вариантов Preview, описанных в других частях семейства. Общая собственная карточка относит улучшения сентябрьской Preview, включая следование инструкциям и краткость, именно к той предварительной версии; их нельзя незаметно переносить на стабильный идентификатор. Поздние поколения Flash-Lite также используют другие настройки thinking и таблицы возможностей. Сохраняйте версию и выбирайте документированные для неё настройки вместо замены бюджетов 2.5 синтаксисом уровней thinking Gemini 3.
Карточка перечисляет галлюцинации и ограничения причинного понимания, сложной логической дедукции и контрфактических рассуждений и указывает границу знаний в январе 2025 года. Предоставляйте актуальные свидетельства или используйте документированный процесс привязки к источникам, когда важны новые факты. Проверяйте переводы на смысл, извлечённые поля — на подтверждение источником, расшифровки — по аудио. Целевой небольшой результат делает проверку практичной, не превращая отшлифованный ответ в доказательство наличия заявленной детали в источнике.
", "aboutText": "Gemini 2.5 Flash-Lite — стабильный облегчённый профиль Google для массового перевода, классификации и простого извлечения данных. Гибридные рассуждения могут использовать или опускать thinking по задаче. Модель принимает текст, изображения, аудио, видео и PDF и создаёт текст. Полезный результат — категория, краткий перевод, запись, извлечённая из переданного материала, или ограниченное письменное объяснение.\n\nДля классификации определите категории, правило решения и форму ответа. Сохраняйте идентификатор источника в результате обработки нескольких независимых элементов. При классификации сообщений поддержки определите тип проблемы и верните предложение, подтверждающее категорию. Включите правило отсутствующих или неоднозначных свидетельств, чтобы гладкий ответ не заполнял обязательное поле догадкой. Облегчённая роль модели наиболее полезна, когда вход и нужный результат чётко заданы.\n\nВ документированной конфигурации 2.5 Flash-Lite thinking по умолчанию отключён. Руководство thinking Google GenerateContent допускает явный бюджет от 512 до 24 576 токенов, ноль для сохранения отключённого thinking и -1 для динамического thinking. Это настройки бюджета рассуждений, отдельные от объёма итогового ответа. Включайте дополнительные рассуждения, если извлечение имеет взаимодействующие условия или классификация — исключения; прямое преобразование может сохранить стандартное поведение без thinking. Руководство отмечает, что модель может использовать больше или меньше токенов thinking, чем запрошено бюджетом.\n\nДля перевода предоставьте целевой язык, аудиторию и сохраняемые термины. Задайте, должен ли результат содержать только перевод или помеченную запись. Для извлечения из документа определите поля и запросите исходные фрагменты для проверки вывода. Для записи отличайте расшифровку от краткого изложения и обозначьте важный фрагмент. Изображения или видео могут предоставлять свидетельства для текстового ответа. Требуемый материал должен оставаться ясным даже при сочетании нескольких типов медиа на входе.\n\nТочная стабильная таблица перечисляет вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку к поиску, Maps, URL context и структурированный вывод. Функциям нужны ясное назначение и заданные параметры; подключённое приложение выполняет операцию и предоставляет результат. Для извлечения по схеме проверяйте возвращённую структуру и сравнивайте значения с оригинальным материалом. Решение об инструменте или правильно оформленная запись полезны только в контексте источника и реально возвращённых свидетельств.\n\nСобственная карточка задаёт контекстное окно 1M и текстовый вывод 64K. Страница модели API указывает 1 048 576 токенов входа и 65 536 токенов вывода. Инструкции, исходное содержимое и сохранённый разговор расходуют входной бюджет, а рассуждения и предел ответа влияют на размещение итогового результата. Для профиля разработчика перечислены кэширование, пакетная обработка, Flex и Priority. Для повторных задач сохраняйте те же определения категорий или полей и переносите идентификаторы через результат, чтобы поздняя проверка могла найти исходный элемент.\n\nЭтот стабильный профиль отделён от июньского и сентябрьского вариантов Preview, описанных в других частях семейства. Общая собственная карточка относит улучшения сентябрьской Preview, включая следование инструкциям и краткость, именно к той предварительной версии; их нельзя незаметно переносить на стабильный идентификатор. Поздние поколения Flash-Lite также используют другие настройки thinking и таблицы возможностей. Сохраняйте версию и выбирайте документированные для неё настройки вместо замены бюджетов 2.5 синтаксисом уровней thinking Gemini 3.\n\nКарточка перечисляет галлюцинации и ограничения причинного понимания, сложной логической дедукции и контрфактических рассуждений и указывает границу знаний в январе 2025 года. Предоставляйте актуальные свидетельства или используйте документированный процесс привязки к источникам, когда важны новые факты. Проверяйте переводы на смысл, извлечённые поля — на подтверждение источником, расшифровки — по аудио. Целевой небольшой результат делает проверку практичной, не превращая отшлифованный ответ в доказательство наличия заявленной детали в источнике.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Технический пример на английском
Translate a pickup instruction\n\nTranslate this pickup instruction into French for a customer: "Collect order AR-62 at reception between 14:00 and 17:00. Bring the pickup code. Do not send the code by email." Keep AR-62 and the time range unchanged. Return only the translation, preserving both the required action and the warning.One French translation with the original order ID and time range, without commentary.Check the order ID, both times and the prohibition on emailing the code against the source.gemini-2.5-flash-liteGemini 2.5 Flash-Lite — стабильная мультимодальная текстовая модель Google для частой классификации, перевода и простого извлечения. Thinking по умолчанию отключён и может включаться с бюджетом рассуждений 512–24 576 токенов. Модель принимает текст и медиа, поддерживает инструменты и структурированный вывод, предел входа — 1 048 576 токенов.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Gemini 2.5 Flash-Lite — стабильный облегчённый профиль Google для массового перевода, классификации и простого извлечения данных. Гибридные рассуждения могут использовать или опускать thinking по задаче. Модель принимает текст, изображения, аудио, видео и PDF и создаёт текст. Полезный результат — категория, краткий перевод, запись, извлечённая из переданного материала, или ограниченное письменное объяснение.
Для классификации определите категории, правило решения и форму ответа. Сохраняйте идентификатор источника в результате обработки нескольких независимых элементов. При классификации сообщений поддержки определите тип проблемы и верните предложение, подтверждающее категорию. Включите правило отсутствующих или неоднозначных свидетельств, чтобы гладкий ответ не заполнял обязательное поле догадкой. Облегчённая роль модели наиболее полезна, когда вход и нужный результат чётко заданы.
В документированной конфигурации 2.5 Flash-Lite thinking по умолчанию отключён. Руководство thinking Google GenerateContent допускает явный бюджет от 512 до 24 576 токенов, ноль для сохранения отключённого thinking и -1 для динамического thinking. Это настройки бюджета рассуждений, отдельные от объёма итогового ответа. Включайте дополнительные рассуждения, если извлечение имеет взаимодействующие условия или классификация — исключения; прямое преобразование может сохранить стандартное поведение без thinking. Руководство отмечает, что модель может использовать больше или меньше токенов thinking, чем запрошено бюджетом.
Для перевода предоставьте целевой язык, аудиторию и сохраняемые термины. Задайте, должен ли результат содержать только перевод или помеченную запись. Для извлечения из документа определите поля и запросите исходные фрагменты для проверки вывода. Для записи отличайте расшифровку от краткого изложения и обозначьте важный фрагмент. Изображения или видео могут предоставлять свидетельства для текстового ответа. Требуемый материал должен оставаться ясным даже при сочетании нескольких типов медиа на входе.
Точная стабильная таблица перечисляет вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку к поиску, Maps, URL context и структурированный вывод. Функциям нужны ясное назначение и заданные параметры; подключённое приложение выполняет операцию и предоставляет результат. Для извлечения по схеме проверяйте возвращённую структуру и сравнивайте значения с оригинальным материалом. Решение об инструменте или правильно оформленная запись полезны только в контексте источника и реально возвращённых свидетельств.
Собственная карточка задаёт контекстное окно 1M и текстовый вывод 64K. Страница модели API указывает 1 048 576 токенов входа и 65 536 токенов вывода. Инструкции, исходное содержимое и сохранённый разговор расходуют входной бюджет, а рассуждения и предел ответа влияют на размещение итогового результата. Для профиля разработчика перечислены кэширование, пакетная обработка, Flex и Priority. Для повторных задач сохраняйте те же определения категорий или полей и переносите идентификаторы через результат, чтобы поздняя проверка могла найти исходный элемент.
Этот стабильный профиль отделён от июньского и сентябрьского вариантов Preview, описанных в других частях семейства. Общая собственная карточка относит улучшения сентябрьской Preview, включая следование инструкциям и краткость, именно к той предварительной версии; их нельзя незаметно переносить на стабильный идентификатор. Поздние поколения Flash-Lite также используют другие настройки thinking и таблицы возможностей. Сохраняйте версию и выбирайте документированные для неё настройки вместо замены бюджетов 2.5 синтаксисом уровней thinking Gemini 3.
Карточка перечисляет галлюцинации и ограничения причинного понимания, сложной логической дедукции и контрфактических рассуждений и указывает границу знаний в январе 2025 года. Предоставляйте актуальные свидетельства или используйте документированный процесс привязки к источникам, когда важны новые факты. Проверяйте переводы на смысл, извлечённые поля — на подтверждение источником, расшифровки — по аудио. Целевой небольшой результат делает проверку практичной, не превращая отшлифованный ответ в доказательство наличия заявленной детали в источнике.
POST /v1/messagestext, imagetext| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения gemini-2.5-flash-lite | По умолчанию— |
Полеmessages | Типmessage[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум элементов: 1 | По умолчанию— |
Полеmessages[].role | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения user, assistant | По умолчанию— |
Полеmessages[].content | Типstring|content_block[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеsystem | Типstring|content_block[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmax_tokens | Типinteger | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Объект ограничения: точный верхний предел выбранной модели/карточки | По умолчанию— |
Полеstream | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |
Полеtemperature | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtop_p | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеstop_sequences | Типstring[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools | Типtool[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools[].name | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: передан инструмент | По умолчанию— |
Полеtools[].description | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеtools[].input_schema | ТипJSON_schema | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеtool_choice | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеthinking.type | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеthinking.budget_tokens | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеoutput_config.effort | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmetadata | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеcache_control | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Текст · Текст UTF8
messages[].content или блок type=text
Текст + изображение
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} или источник type=url
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрmaterial_types | Контрактtext, image |
Параметрrequired | Контрактmodel, messages, max_tokens |
Параметрoptional_controls | Контрактnull |
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрtext_file_material | Контрактфактическое содержимое UTF-8 вставляется как текст; ID файлов и URLs требуют отдельной точной поддержки |
Жизненный цикл: exact retained published method
Структуры методов и ID указаны точно; возможности поставщика рассматриваются отдельно от допуска.
POST /v1/messagesAiloot 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 →
Справочные шкалы модели не меняют выбор метода, расчёт стоимости или списания. Действующая плата определяется ставками выбранного метода Ailoot.
Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.
| Конфигурация | Шкала ставок | Токенов контекста больше | Токенов контекста не более, включительно | Плата |
|---|---|---|---|---|
| КонфигурацияOpenAI Chat · Базовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.0002 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0008 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00002 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0001666666666666666 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияOpenAI Chat · Уровень 1 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше0 | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.0002 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0008 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00002 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0001666666666666666 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияAnthropic Messages · Базовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.0002 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0008 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00002 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0001666666666666666 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияAnthropic Messages · Уровень 1 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше0 | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.0002 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0008 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00002 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0001666666666666666 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-2.5-flash-lite", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\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/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-2.5-flash-lite", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\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/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\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="gemini-2.5-flash-lite",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\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(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "gemini-2.5-flash-lite",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='gemini-2.5-flash-lite',max_tokens=1024,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_message()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\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 gemini-2.5-flash-lite
Ailoot Ultra gemini-2.5-flash-lite, google/gemini-2.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-2.5-flash-lite, gemini-2.5-flash-lite, gemini-2.5-flash-lite
gemini-2.5-flash-liteGemini 2.5 Flash-Lite — стабильная мультимодальная текстовая модель Google для частой классификации, перевода и простого извлечения. Thinking по умолчанию отключён и может включаться с бюджетом рассуждений 512–24 576 токенов. Модель принимает текст и медиа, поддерживает инструменты и структурированный вывод, предел входа — 1 048 576 токенов.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Gemini 2.5 Flash-Lite — стабильный облегчённый профиль Google для массового перевода, классификации и простого извлечения данных. Гибридные рассуждения могут использовать или опускать thinking по задаче. Модель принимает текст, изображения, аудио, видео и PDF и создаёт текст. Полезный результат — категория, краткий перевод, запись, извлечённая из переданного материала, или ограниченное письменное объяснение.
Для классификации определите категории, правило решения и форму ответа. Сохраняйте идентификатор источника в результате обработки нескольких независимых элементов. При классификации сообщений поддержки определите тип проблемы и верните предложение, подтверждающее категорию. Включите правило отсутствующих или неоднозначных свидетельств, чтобы гладкий ответ не заполнял обязательное поле догадкой. Облегчённая роль модели наиболее полезна, когда вход и нужный результат чётко заданы.
В документированной конфигурации 2.5 Flash-Lite thinking по умолчанию отключён. Руководство thinking Google GenerateContent допускает явный бюджет от 512 до 24 576 токенов, ноль для сохранения отключённого thinking и -1 для динамического thinking. Это настройки бюджета рассуждений, отдельные от объёма итогового ответа. Включайте дополнительные рассуждения, если извлечение имеет взаимодействующие условия или классификация — исключения; прямое преобразование может сохранить стандартное поведение без thinking. Руководство отмечает, что модель может использовать больше или меньше токенов thinking, чем запрошено бюджетом.
Для перевода предоставьте целевой язык, аудиторию и сохраняемые термины. Задайте, должен ли результат содержать только перевод или помеченную запись. Для извлечения из документа определите поля и запросите исходные фрагменты для проверки вывода. Для записи отличайте расшифровку от краткого изложения и обозначьте важный фрагмент. Изображения или видео могут предоставлять свидетельства для текстового ответа. Требуемый материал должен оставаться ясным даже при сочетании нескольких типов медиа на входе.
Точная стабильная таблица перечисляет вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку к поиску, Maps, URL context и структурированный вывод. Функциям нужны ясное назначение и заданные параметры; подключённое приложение выполняет операцию и предоставляет результат. Для извлечения по схеме проверяйте возвращённую структуру и сравнивайте значения с оригинальным материалом. Решение об инструменте или правильно оформленная запись полезны только в контексте источника и реально возвращённых свидетельств.
Собственная карточка задаёт контекстное окно 1M и текстовый вывод 64K. Страница модели API указывает 1 048 576 токенов входа и 65 536 токенов вывода. Инструкции, исходное содержимое и сохранённый разговор расходуют входной бюджет, а рассуждения и предел ответа влияют на размещение итогового результата. Для профиля разработчика перечислены кэширование, пакетная обработка, Flex и Priority. Для повторных задач сохраняйте те же определения категорий или полей и переносите идентификаторы через результат, чтобы поздняя проверка могла найти исходный элемент.
Этот стабильный профиль отделён от июньского и сентябрьского вариантов Preview, описанных в других частях семейства. Общая собственная карточка относит улучшения сентябрьской Preview, включая следование инструкциям и краткость, именно к той предварительной версии; их нельзя незаметно переносить на стабильный идентификатор. Поздние поколения Flash-Lite также используют другие настройки thinking и таблицы возможностей. Сохраняйте версию и выбирайте документированные для неё настройки вместо замены бюджетов 2.5 синтаксисом уровней thinking Gemini 3.
Карточка перечисляет галлюцинации и ограничения причинного понимания, сложной логической дедукции и контрфактических рассуждений и указывает границу знаний в январе 2025 года. Предоставляйте актуальные свидетельства или используйте документированный процесс привязки к источникам, когда важны новые факты. Проверяйте переводы на смысл, извлечённые поля — на подтверждение источником, расшифровки — по аудио. Целевой небольшой результат делает проверку практичной, не превращая отшлифованный ответ в доказательство наличия заявленной детали в источнике.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеpath.model | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения gemini-2.5-flash-lite | По умолчанию— |
Полеcontents | Типcontent[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум элементов: 1 | По умолчанию— |
Полеcontents[].role | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения user, model | По умолчанию— |
Полеcontents[].parts | Типpart[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
ПолеsystemInstruction | Типcontent | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
ПолеgenerationConfig.maxOutputTokens | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— |
ПолеgenerationConfig.temperature | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
ПолеgenerationConfig.topP | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
ПолеgenerationConfig.topK | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
ПолеgenerationConfig.stopSequences | Типstring[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
ПолеgenerationConfig.thinkingConfig.includeThoughts | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
ПолеgenerationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools[].functionDeclarations | Типfunction_declaration[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
ПолеtoolConfig.functionCallingConfig.mode | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
ПолеsafetySettings | Типobject[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
ПолеsessionId | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Текст · Текст UTF8
contents[].parts[].text
Текст + изображение
parts[].inlineData={mimeType,data}
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрmaterial_types | Контрактtext, image |
Параметрrequired | Контрактcontents |
Параметрoptional_controls | Контрактnull |
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрtext_file_material | Контрактфактическое содержимое UTF-8 вставляется как текст; ID файлов и URLs требуют отдельной точной поддержки |
Жизненный цикл: exact retained published method
Структуры методов и ID указаны точно; возможности поставщика рассматриваются отдельно от допуска.
POST /v1beta/models/{model}:generateContentAiloot 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 →
Справочные шкалы модели не меняют выбор метода, расчёт стоимости или списания. Действующая плата определяется ставками выбранного метода Ailoot.
Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.
| Конфигурация | Шкала ставок | Токенов контекста больше | Токенов контекста не более, включительно | Плата |
|---|---|---|---|---|
| КонфигурацияOpenAI Chat · Базовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.0002 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0008 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00002 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0001666666666666666 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияOpenAI Chat · Уровень 1 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше0 | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.0002 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0008 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00002 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0001666666666666666 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияAnthropic Messages · Базовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.0002 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0008 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00002 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0001666666666666666 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияAnthropic Messages · Уровень 1 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше0 | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.0002 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0008 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00002 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0001666666666666666 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"contents": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["contents"]=[{"role":"user","parts":[{"text":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-2.5-flash-lite:generateContent \\\n -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["contents"][0]["parts"].append({"inlineData":{"mimeType":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-2.5-flash-lite:generateContent \\\n -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nfrom google import genai\nfrom google.genai import types\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = genai.Client(\n api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],\n http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"),\n)\nresp = client.models.generate_content(model="gemini-2.5-flash-lite", contents="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_json_dict())\nimport { GoogleGenAI } from "@google/genai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, httpOptions: { baseUrl: "https://api.ailoot.ai" } });\nconst resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-2.5-flash-lite", contents: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom google import genai\nfrom google.genai import types\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=genai.Client(api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"))\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\ncount=0\nwith Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for chunk in client.models.generate_content_stream(model='gemini-2.5-flash-lite',contents="Explain observations and hypotheses in three sentences."):\n payload=chunk.to_json_dict()\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n save_result(payload,"stream-chunk-"+str(count))\n count+=1\njson или поддерживаемая потоковая передача
Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.
Сохраняйте все варианты и части, включая вызовы функций, подписи рассуждений и данные использования; собирайте части потока по порядку.
Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.
| Поле | Тип |
|---|---|
ПолеresponseId | Типstring |
ПолеmodelVersion | Типstring |
Полеcandidates[].content.parts[] | Типtext|inlineData|functionCall|other part |
Полеcandidates[].finishReason | Типstring |
ПолеusageMetadata | 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 gemini-2.5-flash-lite
Ailoot Ultra gemini-2.5-flash-lite, google/gemini-2.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-2.5-flash-lite, gemini-2.5-flash-lite, gemini-2.5-flash-lite
gemini-2.5-flash-liteGemini 2.5 Flash-Lite — стабильная мультимодальная текстовая модель Google для частой классификации, перевода и простого извлечения. Thinking по умолчанию отключён и может включаться с бюджетом рассуждений 512–24 576 токенов. Модель принимает текст и медиа, поддерживает инструменты и структурированный вывод, предел входа — 1 048 576 токенов.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Gemini 2.5 Flash-Lite — стабильный облегчённый профиль Google для массового перевода, классификации и простого извлечения данных. Гибридные рассуждения могут использовать или опускать thinking по задаче. Модель принимает текст, изображения, аудио, видео и PDF и создаёт текст. Полезный результат — категория, краткий перевод, запись, извлечённая из переданного материала, или ограниченное письменное объяснение.
Для классификации определите категории, правило решения и форму ответа. Сохраняйте идентификатор источника в результате обработки нескольких независимых элементов. При классификации сообщений поддержки определите тип проблемы и верните предложение, подтверждающее категорию. Включите правило отсутствующих или неоднозначных свидетельств, чтобы гладкий ответ не заполнял обязательное поле догадкой. Облегчённая роль модели наиболее полезна, когда вход и нужный результат чётко заданы.
В документированной конфигурации 2.5 Flash-Lite thinking по умолчанию отключён. Руководство thinking Google GenerateContent допускает явный бюджет от 512 до 24 576 токенов, ноль для сохранения отключённого thinking и -1 для динамического thinking. Это настройки бюджета рассуждений, отдельные от объёма итогового ответа. Включайте дополнительные рассуждения, если извлечение имеет взаимодействующие условия или классификация — исключения; прямое преобразование может сохранить стандартное поведение без thinking. Руководство отмечает, что модель может использовать больше или меньше токенов thinking, чем запрошено бюджетом.
Для перевода предоставьте целевой язык, аудиторию и сохраняемые термины. Задайте, должен ли результат содержать только перевод или помеченную запись. Для извлечения из документа определите поля и запросите исходные фрагменты для проверки вывода. Для записи отличайте расшифровку от краткого изложения и обозначьте важный фрагмент. Изображения или видео могут предоставлять свидетельства для текстового ответа. Требуемый материал должен оставаться ясным даже при сочетании нескольких типов медиа на входе.
Точная стабильная таблица перечисляет вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку к поиску, Maps, URL context и структурированный вывод. Функциям нужны ясное назначение и заданные параметры; подключённое приложение выполняет операцию и предоставляет результат. Для извлечения по схеме проверяйте возвращённую структуру и сравнивайте значения с оригинальным материалом. Решение об инструменте или правильно оформленная запись полезны только в контексте источника и реально возвращённых свидетельств.
Собственная карточка задаёт контекстное окно 1M и текстовый вывод 64K. Страница модели API указывает 1 048 576 токенов входа и 65 536 токенов вывода. Инструкции, исходное содержимое и сохранённый разговор расходуют входной бюджет, а рассуждения и предел ответа влияют на размещение итогового результата. Для профиля разработчика перечислены кэширование, пакетная обработка, Flex и Priority. Для повторных задач сохраняйте те же определения категорий или полей и переносите идентификаторы через результат, чтобы поздняя проверка могла найти исходный элемент.
Этот стабильный профиль отделён от июньского и сентябрьского вариантов Preview, описанных в других частях семейства. Общая собственная карточка относит улучшения сентябрьской Preview, включая следование инструкциям и краткость, именно к той предварительной версии; их нельзя незаметно переносить на стабильный идентификатор. Поздние поколения Flash-Lite также используют другие настройки thinking и таблицы возможностей. Сохраняйте версию и выбирайте документированные для неё настройки вместо замены бюджетов 2.5 синтаксисом уровней thinking Gemini 3.
Карточка перечисляет галлюцинации и ограничения причинного понимания, сложной логической дедукции и контрфактических рассуждений и указывает границу знаний в январе 2025 года. Предоставляйте актуальные свидетельства или используйте документированный процесс привязки к источникам, когда важны новые факты. Проверяйте переводы на смысл, извлечённые поля — на подтверждение источником, расшифровки — по аудио. Целевой небольшой результат делает проверку практичной, не превращая отшлифованный ответ в доказательство наличия заявленной детали в источнике.
POST /v1/chat/completionstexttext| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения gemini-2.5-flash-lite | По умолчанию— |
Полеmessages | Типmessage[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум элементов: 1 | По умолчанию— |
Полеmessages[].role | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmessages[].content | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: Текстовая беседа | По умолчанию— |
Полеstream | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |
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 |
Параметрcontrol_scope | КонтрактТекстовая беседа; stream — логическое значение, по умолчанию false. |
Параметрoutput_modalities | Контрактtext |
Параметрhosted_operations | Контрактfalse |
Параметрmultimodal_input_binding | Контрактnull |
Псевдонимы метода: /chat/completions
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.
Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.
| Конфигурация | Шкала ставок | Токенов контекста больше | Токенов контекста не более, включительно | Плата |
|---|---|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.0002 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0008 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00002 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0001666666666666666 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 1 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше0 | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.0002 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0008 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00002 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0001666666666666666 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
set -eu\n: "${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","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-2.5-flash-lite", 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 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 gemini-2.5-flash-lite
Ailoot Ultra gemini-2.5-flash-lite, google/gemini-2.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-2.5-flash-lite, gemini-2.5-flash-lite, gemini-2.5-flash-lite
gemini-2.5-flash-liteGemini 2.5 Flash-Lite — стабильная мультимодальная текстовая модель Google для частой классификации, перевода и простого извлечения. Thinking по умолчанию отключён и может включаться с бюджетом рассуждений 512–24 576 токенов. Модель принимает текст и медиа, поддерживает инструменты и структурированный вывод, предел входа — 1 048 576 токенов.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Gemini 2.5 Flash-Lite — стабильный облегчённый профиль Google для массового перевода, классификации и простого извлечения данных. Гибридные рассуждения могут использовать или опускать thinking по задаче. Модель принимает текст, изображения, аудио, видео и PDF и создаёт текст. Полезный результат — категория, краткий перевод, запись, извлечённая из переданного материала, или ограниченное письменное объяснение.
Для классификации определите категории, правило решения и форму ответа. Сохраняйте идентификатор источника в результате обработки нескольких независимых элементов. При классификации сообщений поддержки определите тип проблемы и верните предложение, подтверждающее категорию. Включите правило отсутствующих или неоднозначных свидетельств, чтобы гладкий ответ не заполнял обязательное поле догадкой. Облегчённая роль модели наиболее полезна, когда вход и нужный результат чётко заданы.
В документированной конфигурации 2.5 Flash-Lite thinking по умолчанию отключён. Руководство thinking Google GenerateContent допускает явный бюджет от 512 до 24 576 токенов, ноль для сохранения отключённого thinking и -1 для динамического thinking. Это настройки бюджета рассуждений, отдельные от объёма итогового ответа. Включайте дополнительные рассуждения, если извлечение имеет взаимодействующие условия или классификация — исключения; прямое преобразование может сохранить стандартное поведение без thinking. Руководство отмечает, что модель может использовать больше или меньше токенов thinking, чем запрошено бюджетом.
Для перевода предоставьте целевой язык, аудиторию и сохраняемые термины. Задайте, должен ли результат содержать только перевод или помеченную запись. Для извлечения из документа определите поля и запросите исходные фрагменты для проверки вывода. Для записи отличайте расшифровку от краткого изложения и обозначьте важный фрагмент. Изображения или видео могут предоставлять свидетельства для текстового ответа. Требуемый материал должен оставаться ясным даже при сочетании нескольких типов медиа на входе.
Точная стабильная таблица перечисляет вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку к поиску, Maps, URL context и структурированный вывод. Функциям нужны ясное назначение и заданные параметры; подключённое приложение выполняет операцию и предоставляет результат. Для извлечения по схеме проверяйте возвращённую структуру и сравнивайте значения с оригинальным материалом. Решение об инструменте или правильно оформленная запись полезны только в контексте источника и реально возвращённых свидетельств.
Собственная карточка задаёт контекстное окно 1M и текстовый вывод 64K. Страница модели API указывает 1 048 576 токенов входа и 65 536 токенов вывода. Инструкции, исходное содержимое и сохранённый разговор расходуют входной бюджет, а рассуждения и предел ответа влияют на размещение итогового результата. Для профиля разработчика перечислены кэширование, пакетная обработка, Flex и Priority. Для повторных задач сохраняйте те же определения категорий или полей и переносите идентификаторы через результат, чтобы поздняя проверка могла найти исходный элемент.
Этот стабильный профиль отделён от июньского и сентябрьского вариантов Preview, описанных в других частях семейства. Общая собственная карточка относит улучшения сентябрьской Preview, включая следование инструкциям и краткость, именно к той предварительной версии; их нельзя незаметно переносить на стабильный идентификатор. Поздние поколения Flash-Lite также используют другие настройки thinking и таблицы возможностей. Сохраняйте версию и выбирайте документированные для неё настройки вместо замены бюджетов 2.5 синтаксисом уровней thinking Gemini 3.
Карточка перечисляет галлюцинации и ограничения причинного понимания, сложной логической дедукции и контрфактических рассуждений и указывает границу знаний в январе 2025 года. Предоставляйте актуальные свидетельства или используйте документированный процесс привязки к источникам, когда важны новые факты. Проверяйте переводы на смысл, извлечённые поля — на подтверждение источником, расшифровки — по аудио. Целевой небольшой результат делает проверку практичной, не превращая отшлифованный ответ в доказательство наличия заявленной детали в источнике.
POST /v1/messagestextjson, sse| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения gemini-2.5-flash-lite | 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.
Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.
| Конфигурация | Шкала ставок | Токенов контекста больше | Токенов контекста не более, включительно | Плата |
|---|---|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.0002 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0008 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00002 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0001666666666666666 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 1 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше0 | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.0002 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0008 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00002 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0001666666666666666 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
{\n "model": "gemini-2.5-flash-lite",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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', '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', '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 gemini-2.5-flash-lite
Ailoot Ultra gemini-2.5-flash-lite, google/gemini-2.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-2.5-flash-lite, gemini-2.5-flash-lite, gemini-2.5-flash-lite
google/gemini-2.5-flash-liteGemini 2.5 Flash-Lite — стабильная мультимодальная текстовая модель Google для частой классификации, перевода и простого извлечения. Thinking по умолчанию отключён и может включаться с бюджетом рассуждений 512–24 576 токенов. Модель принимает текст и медиа, поддерживает инструменты и структурированный вывод, предел входа — 1 048 576 токенов.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Gemini 2.5 Flash-Lite — стабильный облегчённый профиль Google для массового перевода, классификации и простого извлечения данных. Гибридные рассуждения могут использовать или опускать thinking по задаче. Модель принимает текст, изображения, аудио, видео и PDF и создаёт текст. Полезный результат — категория, краткий перевод, запись, извлечённая из переданного материала, или ограниченное письменное объяснение.
Для классификации определите категории, правило решения и форму ответа. Сохраняйте идентификатор источника в результате обработки нескольких независимых элементов. При классификации сообщений поддержки определите тип проблемы и верните предложение, подтверждающее категорию. Включите правило отсутствующих или неоднозначных свидетельств, чтобы гладкий ответ не заполнял обязательное поле догадкой. Облегчённая роль модели наиболее полезна, когда вход и нужный результат чётко заданы.
В документированной конфигурации 2.5 Flash-Lite thinking по умолчанию отключён. Руководство thinking Google GenerateContent допускает явный бюджет от 512 до 24 576 токенов, ноль для сохранения отключённого thinking и -1 для динамического thinking. Это настройки бюджета рассуждений, отдельные от объёма итогового ответа. Включайте дополнительные рассуждения, если извлечение имеет взаимодействующие условия или классификация — исключения; прямое преобразование может сохранить стандартное поведение без thinking. Руководство отмечает, что модель может использовать больше или меньше токенов thinking, чем запрошено бюджетом.
Для перевода предоставьте целевой язык, аудиторию и сохраняемые термины. Задайте, должен ли результат содержать только перевод или помеченную запись. Для извлечения из документа определите поля и запросите исходные фрагменты для проверки вывода. Для записи отличайте расшифровку от краткого изложения и обозначьте важный фрагмент. Изображения или видео могут предоставлять свидетельства для текстового ответа. Требуемый материал должен оставаться ясным даже при сочетании нескольких типов медиа на входе.
Точная стабильная таблица перечисляет вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку к поиску, Maps, URL context и структурированный вывод. Функциям нужны ясное назначение и заданные параметры; подключённое приложение выполняет операцию и предоставляет результат. Для извлечения по схеме проверяйте возвращённую структуру и сравнивайте значения с оригинальным материалом. Решение об инструменте или правильно оформленная запись полезны только в контексте источника и реально возвращённых свидетельств.
Собственная карточка задаёт контекстное окно 1M и текстовый вывод 64K. Страница модели API указывает 1 048 576 токенов входа и 65 536 токенов вывода. Инструкции, исходное содержимое и сохранённый разговор расходуют входной бюджет, а рассуждения и предел ответа влияют на размещение итогового результата. Для профиля разработчика перечислены кэширование, пакетная обработка, Flex и Priority. Для повторных задач сохраняйте те же определения категорий или полей и переносите идентификаторы через результат, чтобы поздняя проверка могла найти исходный элемент.
Этот стабильный профиль отделён от июньского и сентябрьского вариантов Preview, описанных в других частях семейства. Общая собственная карточка относит улучшения сентябрьской Preview, включая следование инструкциям и краткость, именно к той предварительной версии; их нельзя незаметно переносить на стабильный идентификатор. Поздние поколения Flash-Lite также используют другие настройки thinking и таблицы возможностей. Сохраняйте версию и выбирайте документированные для неё настройки вместо замены бюджетов 2.5 синтаксисом уровней thinking Gemini 3.
Карточка перечисляет галлюцинации и ограничения причинного понимания, сложной логической дедукции и контрфактических рассуждений и указывает границу знаний в январе 2025 года. Предоставляйте актуальные свидетельства или используйте документированный процесс привязки к источникам, когда важны новые факты. Проверяйте переводы на смысл, извлечённые поля — на подтверждение источником, расшифровки — по аудио. Целевой небольшой результат делает проверку практичной, не превращая отшлифованный ответ в доказательство наличия заявленной детали в источнике.
POST /v1/chat/completionstexttext| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения google/gemini-2.5-flash-lite | 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.
Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.
| Конфигурация | Шкала ставок | Токенов контекста больше | Токенов контекста не более, включительно | Плата |
|---|---|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.0002 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0008 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00002 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0001666666666666666 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 1 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше0 | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.0002 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0008 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00002 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0001666666666666666 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemini-2.5-flash-lite", "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-2.5-flash-lite',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-2.5-flash-lite',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 gemini-2.5-flash-lite
Ailoot Ultra gemini-2.5-flash-lite, google/gemini-2.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-2.5-flash-lite, gemini-2.5-flash-lite, gemini-2.5-flash-lite
google/gemini-2.5-flash-liteGemini 2.5 Flash-Lite — стабильная мультимодальная текстовая модель Google для частой классификации, перевода и простого извлечения. Thinking по умолчанию отключён и может включаться с бюджетом рассуждений 512–24 576 токенов. Модель принимает текст и медиа, поддерживает инструменты и структурированный вывод, предел входа — 1 048 576 токенов.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Gemini 2.5 Flash-Lite — стабильный облегчённый профиль Google для массового перевода, классификации и простого извлечения данных. Гибридные рассуждения могут использовать или опускать thinking по задаче. Модель принимает текст, изображения, аудио, видео и PDF и создаёт текст. Полезный результат — категория, краткий перевод, запись, извлечённая из переданного материала, или ограниченное письменное объяснение.
Для классификации определите категории, правило решения и форму ответа. Сохраняйте идентификатор источника в результате обработки нескольких независимых элементов. При классификации сообщений поддержки определите тип проблемы и верните предложение, подтверждающее категорию. Включите правило отсутствующих или неоднозначных свидетельств, чтобы гладкий ответ не заполнял обязательное поле догадкой. Облегчённая роль модели наиболее полезна, когда вход и нужный результат чётко заданы.
В документированной конфигурации 2.5 Flash-Lite thinking по умолчанию отключён. Руководство thinking Google GenerateContent допускает явный бюджет от 512 до 24 576 токенов, ноль для сохранения отключённого thinking и -1 для динамического thinking. Это настройки бюджета рассуждений, отдельные от объёма итогового ответа. Включайте дополнительные рассуждения, если извлечение имеет взаимодействующие условия или классификация — исключения; прямое преобразование может сохранить стандартное поведение без thinking. Руководство отмечает, что модель может использовать больше или меньше токенов thinking, чем запрошено бюджетом.
Для перевода предоставьте целевой язык, аудиторию и сохраняемые термины. Задайте, должен ли результат содержать только перевод или помеченную запись. Для извлечения из документа определите поля и запросите исходные фрагменты для проверки вывода. Для записи отличайте расшифровку от краткого изложения и обозначьте важный фрагмент. Изображения или видео могут предоставлять свидетельства для текстового ответа. Требуемый материал должен оставаться ясным даже при сочетании нескольких типов медиа на входе.
Точная стабильная таблица перечисляет вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку к поиску, Maps, URL context и структурированный вывод. Функциям нужны ясное назначение и заданные параметры; подключённое приложение выполняет операцию и предоставляет результат. Для извлечения по схеме проверяйте возвращённую структуру и сравнивайте значения с оригинальным материалом. Решение об инструменте или правильно оформленная запись полезны только в контексте источника и реально возвращённых свидетельств.
Собственная карточка задаёт контекстное окно 1M и текстовый вывод 64K. Страница модели API указывает 1 048 576 токенов входа и 65 536 токенов вывода. Инструкции, исходное содержимое и сохранённый разговор расходуют входной бюджет, а рассуждения и предел ответа влияют на размещение итогового результата. Для профиля разработчика перечислены кэширование, пакетная обработка, Flex и Priority. Для повторных задач сохраняйте те же определения категорий или полей и переносите идентификаторы через результат, чтобы поздняя проверка могла найти исходный элемент.
Этот стабильный профиль отделён от июньского и сентябрьского вариантов Preview, описанных в других частях семейства. Общая собственная карточка относит улучшения сентябрьской Preview, включая следование инструкциям и краткость, именно к той предварительной версии; их нельзя незаметно переносить на стабильный идентификатор. Поздние поколения Flash-Lite также используют другие настройки thinking и таблицы возможностей. Сохраняйте версию и выбирайте документированные для неё настройки вместо замены бюджетов 2.5 синтаксисом уровней thinking Gemini 3.
Карточка перечисляет галлюцинации и ограничения причинного понимания, сложной логической дедукции и контрфактических рассуждений и указывает границу знаний в январе 2025 года. Предоставляйте актуальные свидетельства или используйте документированный процесс привязки к источникам, когда важны новые факты. Проверяйте переводы на смысл, извлечённые поля — на подтверждение источником, расшифровки — по аудио. Целевой небольшой результат делает проверку практичной, не превращая отшлифованный ответ в доказательство наличия заявленной детали в источнике.
POST /v1/messagestextjson, sse| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения google/gemini-2.5-flash-lite | 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.
Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.
| Конфигурация | Шкала ставок | Токенов контекста больше | Токенов контекста не более, включительно | Плата |
|---|---|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.0002 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0008 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00002 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0001666666666666666 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 1 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше0 | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.0002 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0008 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00002 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0001666666666666666 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
{\n "model": "google/gemini-2.5-flash-lite",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-2.5-flash-lite', '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-2.5-flash-lite', '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 gemini-2.5-flash-lite
Ailoot Ultra gemini-2.5-flash-lite, google/gemini-2.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-2.5-flash-lite, gemini-2.5-flash-lite, gemini-2.5-flash-lite
Технический пример на английском
Translate a pickup instruction\n\nTranslate this pickup instruction into French for a customer: "Collect order AR-62 at reception between 14:00 and 17:00. Bring the pickup code. Do not send the code by email." Keep AR-62 and the time range unchanged. Return only the translation, preserving both the required action and the warning.One French translation with the original order ID and time range, without commentary.Check the order ID, both times and the prohibition on emailing the code against the source.