Gemini 2.5 Flash — стабильный гибридный профиль рассуждений Google для разносторонней мультимодальной работы и агентного использования инструментов. Он предлагает ответы с thinking и без него для масштабных мультимодальных задач, требующих разных уровней рассуждений. Текст, изображения, аудио и видео вносят вклад в текстовый ответ. Вход документов также описан в облачном профиле Google именно этой модели. Полезным результатом могут быть сравнение документов, интерпретированный график, расшифровка, код или структурированная запись.
Управление рассуждениями версии использует thinkingBudget. Динамический thinking применяется по умолчанию; значение -1 позволяет модели адаптировать рассуждения к сложности задачи. Явный бюджет может составлять от нуля до 24 576 токенов; ноль отключает thinking. Выбирайте бюджет по реальной проблеме вместо назначения одного усилия простой категоризации и анализу с несколькими условиями. Руководство рассматривает бюджет как ориентир, а собственная карточка отмечает, что соблюдение может быть неточным.
Для задачи документов или данных определите вопрос, обязательные поля и свидетельства, которые должны сопровождать результат. Для сравнения требований сопоставьте две спецификации и верните изменённое требование, его фрагмент источника и влияние на заданный процесс. Структурированный вывод полезен, если каждому заключению нужна одна форма записи. Если источник даёт несколько возможных значений или оставляет поле открытым, сохраняйте неопределённость вместо принудительного единственного правдоподобного ответа. Проверяйте возвращённые значения по предоставленным страницам или данным.
Для визуальных или аудиоматериалов укажите нужные объект, подпись, событие или фрагмент записи. Запросите нужный вид текста: видимые значения графика, описание события, расшифровку или краткое изложение. Это разные материалы, и инструкция должна указывать конкретный. Общая собственная карточка включает Flash Image и Flash Audio как отдельно именованные возможности; их сгенерированные изображения и речь не входят в этот стабильный текстовый профиль.
Точный облачный профиль Google документирует входы PDF и обычного текста с ограничениями интерфейса: 50 MB на PDF, импортированный через API, и до 3 000 страниц на файл при пределе обычного текстового файла 7 MB. Профиль также описывает примерно 45 минут видео с аудио или один час без аудио и около 8,4 часа аудио в пределах миллиона входных токенов. Это заявленные ограничения облачного интерфейса, отдельные от общего токенового окна модели. Подготавливайте нужный раздел и формат источника вместо предположения одинаковых пределов каждого типа файла или пути загрузки.
Точная таблица Gemini API перечисляет вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку к поиску, Maps, URL context и структурированный вывод. Определяйте роль и форму параметров каждой функции и продолжайте от реально возвращённого результата. Модель может запрашивать операцию, а подключённое приложение — выполнять её. Сохраняйте необходимый контекст thought signatures при продолжении задачи рассуждений в интерфейсе без состояния. Структурированный ответ или предложение функции независимо не устанавливают успех внешней операции.
Собственная карточка модели указывает контекст 1M и текстовый вывод 64K, точная таблица API — 1 048 576 токенов входа и 65 536 токенов вывода. Предел ответа включает токены thinking, поэтому слишком маленькое ограничение может оставить итоговый ответ обрезанным или пустым. Запрашивайте материал по размеру объёма вывода и используйте бюджет рассуждений для направления усилия. Для профиля разработчика документированы кэширование, пакетная обработка, Flex и Priority. Сохраняйте идентификаторы элементов при подготовке нескольких независимых записей.
Стабильная версия остаётся отдельной от вариантов Flash Preview и поздних моделей Gemini 3. Карточка указывает возможные галлюцинации, ограничения причинного понимания и сложных логических или контрфактических рассуждений, а также границу знаний в январе 2025 года. Предоставляйте свежие свидетельства, если задача зависит от новой информации. Проверяйте расчёты, извлечённые значения, расшифровки и предлагаемый код по реальному источнику или результату выполнения. Гибридный thinking полезен, когда поддерживает конкретный результат, а не заменяет его проверку.
", "aboutText": "Gemini 2.5 Flash — стабильный гибридный профиль рассуждений Google для разносторонней мультимодальной работы и агентного использования инструментов. Он предлагает ответы с thinking и без него для масштабных мультимодальных задач, требующих разных уровней рассуждений. Текст, изображения, аудио и видео вносят вклад в текстовый ответ. Вход документов также описан в облачном профиле Google именно этой модели. Полезным результатом могут быть сравнение документов, интерпретированный график, расшифровка, код или структурированная запись.\n\nУправление рассуждениями версии использует thinkingBudget. Динамический thinking применяется по умолчанию; значение -1 позволяет модели адаптировать рассуждения к сложности задачи. Явный бюджет может составлять от нуля до 24 576 токенов; ноль отключает thinking. Выбирайте бюджет по реальной проблеме вместо назначения одного усилия простой категоризации и анализу с несколькими условиями. Руководство рассматривает бюджет как ориентир, а собственная карточка отмечает, что соблюдение может быть неточным.\n\nДля задачи документов или данных определите вопрос, обязательные поля и свидетельства, которые должны сопровождать результат. Для сравнения требований сопоставьте две спецификации и верните изменённое требование, его фрагмент источника и влияние на заданный процесс. Структурированный вывод полезен, если каждому заключению нужна одна форма записи. Если источник даёт несколько возможных значений или оставляет поле открытым, сохраняйте неопределённость вместо принудительного единственного правдоподобного ответа. Проверяйте возвращённые значения по предоставленным страницам или данным.\n\nДля визуальных или аудиоматериалов укажите нужные объект, подпись, событие или фрагмент записи. Запросите нужный вид текста: видимые значения графика, описание события, расшифровку или краткое изложение. Это разные материалы, и инструкция должна указывать конкретный. Общая собственная карточка включает Flash Image и Flash Audio как отдельно именованные возможности; их сгенерированные изображения и речь не входят в этот стабильный текстовый профиль.\n\nТочный облачный профиль Google документирует входы PDF и обычного текста с ограничениями интерфейса: 50 MB на PDF, импортированный через API, и до 3 000 страниц на файл при пределе обычного текстового файла 7 MB. Профиль также описывает примерно 45 минут видео с аудио или один час без аудио и около 8,4 часа аудио в пределах миллиона входных токенов. Это заявленные ограничения облачного интерфейса, отдельные от общего токенового окна модели. Подготавливайте нужный раздел и формат источника вместо предположения одинаковых пределов каждого типа файла или пути загрузки.\n\nТочная таблица Gemini API перечисляет вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку к поиску, Maps, URL context и структурированный вывод. Определяйте роль и форму параметров каждой функции и продолжайте от реально возвращённого результата. Модель может запрашивать операцию, а подключённое приложение — выполнять её. Сохраняйте необходимый контекст thought signatures при продолжении задачи рассуждений в интерфейсе без состояния. Структурированный ответ или предложение функции независимо не устанавливают успех внешней операции.\n\nСобственная карточка модели указывает контекст 1M и текстовый вывод 64K, точная таблица API — 1 048 576 токенов входа и 65 536 токенов вывода. Предел ответа включает токены thinking, поэтому слишком маленькое ограничение может оставить итоговый ответ обрезанным или пустым. Запрашивайте материал по размеру объёма вывода и используйте бюджет рассуждений для направления усилия. Для профиля разработчика документированы кэширование, пакетная обработка, Flex и Priority. Сохраняйте идентификаторы элементов при подготовке нескольких независимых записей.\n\nСтабильная версия остаётся отдельной от вариантов Flash Preview и поздних моделей Gemini 3. Карточка указывает возможные галлюцинации, ограничения причинного понимания и сложных логических или контрфактических рассуждений, а также границу знаний в январе 2025 года. Предоставляйте свежие свидетельства, если задача зависит от новой информации. Проверяйте расчёты, извлечённые значения, расшифровки и предлагаемый код по реальному источнику или результату выполнения. Гибридный thinking полезен, когда поддерживает конкретный результат, а не заменяет его проверку.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Технический пример на английском
Extract changes in an approval rule\n\nCompare these rules for a purchase request. [OLD] Any manager may approve expenses up to 500 units. [NEW] A team manager may approve up to 300 units; above that, finance approval is required. Return the changed requirement, source wording and effect on a 450-unit request. Mark any ambiguity about the currency.A structured comparison and a source-backed explanation of the 450-unit case, with the currency gap retained.Check that the example uses the new threshold and does not invent the unit's currency.gemini-2.5-flashGemini 2.5 Flash — стабильная гибридная модель рассуждений Google для мультимодального анализа и агентных задач. Динамический бюджет thinking настраивается от 0 до 24 576 токенов, включая отключение. Текст, изображения, аудио, видео и документы превращаются в текст или структурированные результаты при документированном пределе 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 — стабильный гибридный профиль рассуждений Google для разносторонней мультимодальной работы и агентного использования инструментов. Он предлагает ответы с thinking и без него для масштабных мультимодальных задач, требующих разных уровней рассуждений. Текст, изображения, аудио и видео вносят вклад в текстовый ответ. Вход документов также описан в облачном профиле Google именно этой модели. Полезным результатом могут быть сравнение документов, интерпретированный график, расшифровка, код или структурированная запись.
Управление рассуждениями версии использует thinkingBudget. Динамический thinking применяется по умолчанию; значение -1 позволяет модели адаптировать рассуждения к сложности задачи. Явный бюджет может составлять от нуля до 24 576 токенов; ноль отключает thinking. Выбирайте бюджет по реальной проблеме вместо назначения одного усилия простой категоризации и анализу с несколькими условиями. Руководство рассматривает бюджет как ориентир, а собственная карточка отмечает, что соблюдение может быть неточным.
Для задачи документов или данных определите вопрос, обязательные поля и свидетельства, которые должны сопровождать результат. Для сравнения требований сопоставьте две спецификации и верните изменённое требование, его фрагмент источника и влияние на заданный процесс. Структурированный вывод полезен, если каждому заключению нужна одна форма записи. Если источник даёт несколько возможных значений или оставляет поле открытым, сохраняйте неопределённость вместо принудительного единственного правдоподобного ответа. Проверяйте возвращённые значения по предоставленным страницам или данным.
Для визуальных или аудиоматериалов укажите нужные объект, подпись, событие или фрагмент записи. Запросите нужный вид текста: видимые значения графика, описание события, расшифровку или краткое изложение. Это разные материалы, и инструкция должна указывать конкретный. Общая собственная карточка включает Flash Image и Flash Audio как отдельно именованные возможности; их сгенерированные изображения и речь не входят в этот стабильный текстовый профиль.
Точный облачный профиль Google документирует входы PDF и обычного текста с ограничениями интерфейса: 50 MB на PDF, импортированный через API, и до 3 000 страниц на файл при пределе обычного текстового файла 7 MB. Профиль также описывает примерно 45 минут видео с аудио или один час без аудио и около 8,4 часа аудио в пределах миллиона входных токенов. Это заявленные ограничения облачного интерфейса, отдельные от общего токенового окна модели. Подготавливайте нужный раздел и формат источника вместо предположения одинаковых пределов каждого типа файла или пути загрузки.
Точная таблица Gemini API перечисляет вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку к поиску, Maps, URL context и структурированный вывод. Определяйте роль и форму параметров каждой функции и продолжайте от реально возвращённого результата. Модель может запрашивать операцию, а подключённое приложение — выполнять её. Сохраняйте необходимый контекст thought signatures при продолжении задачи рассуждений в интерфейсе без состояния. Структурированный ответ или предложение функции независимо не устанавливают успех внешней операции.
Собственная карточка модели указывает контекст 1M и текстовый вывод 64K, точная таблица API — 1 048 576 токенов входа и 65 536 токенов вывода. Предел ответа включает токены thinking, поэтому слишком маленькое ограничение может оставить итоговый ответ обрезанным или пустым. Запрашивайте материал по размеру объёма вывода и используйте бюджет рассуждений для направления усилия. Для профиля разработчика документированы кэширование, пакетная обработка, Flex и Priority. Сохраняйте идентификаторы элементов при подготовке нескольких независимых записей.
Стабильная версия остаётся отдельной от вариантов Flash Preview и поздних моделей Gemini 3. Карточка указывает возможные галлюцинации, ограничения причинного понимания и сложных логических или контрфактических рассуждений, а также границу знаний в январе 2025 года. Предоставляйте свежие свидетельства, если задача зависит от новой информации. Проверяйте расчёты, извлечённые значения, расшифровки и предлагаемый код по реальному источнику или результату выполнения. Гибридный thinking полезен, когда поддерживает конкретный результат, а не заменяет его проверку.
POST /v1/messagestext, imagetext| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения gemini-2.5-flash | 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 $0.0006 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.005 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00006 / 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 $0.0006 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.005 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00006 / 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 $0.0006 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.005 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00006 / 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 $0.0006 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.005 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00006 / 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", "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", "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",\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",\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',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
Ailoot Ultra gemini-2.5-flash, google/gemini-2.5-flash
/chat/completions
gemini-2.5-flashGemini 2.5 Flash — стабильная гибридная модель рассуждений Google для мультимодального анализа и агентных задач. Динамический бюджет thinking настраивается от 0 до 24 576 токенов, включая отключение. Текст, изображения, аудио, видео и документы превращаются в текст или структурированные результаты при документированном пределе 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 — стабильный гибридный профиль рассуждений Google для разносторонней мультимодальной работы и агентного использования инструментов. Он предлагает ответы с thinking и без него для масштабных мультимодальных задач, требующих разных уровней рассуждений. Текст, изображения, аудио и видео вносят вклад в текстовый ответ. Вход документов также описан в облачном профиле Google именно этой модели. Полезным результатом могут быть сравнение документов, интерпретированный график, расшифровка, код или структурированная запись.
Управление рассуждениями версии использует thinkingBudget. Динамический thinking применяется по умолчанию; значение -1 позволяет модели адаптировать рассуждения к сложности задачи. Явный бюджет может составлять от нуля до 24 576 токенов; ноль отключает thinking. Выбирайте бюджет по реальной проблеме вместо назначения одного усилия простой категоризации и анализу с несколькими условиями. Руководство рассматривает бюджет как ориентир, а собственная карточка отмечает, что соблюдение может быть неточным.
Для задачи документов или данных определите вопрос, обязательные поля и свидетельства, которые должны сопровождать результат. Для сравнения требований сопоставьте две спецификации и верните изменённое требование, его фрагмент источника и влияние на заданный процесс. Структурированный вывод полезен, если каждому заключению нужна одна форма записи. Если источник даёт несколько возможных значений или оставляет поле открытым, сохраняйте неопределённость вместо принудительного единственного правдоподобного ответа. Проверяйте возвращённые значения по предоставленным страницам или данным.
Для визуальных или аудиоматериалов укажите нужные объект, подпись, событие или фрагмент записи. Запросите нужный вид текста: видимые значения графика, описание события, расшифровку или краткое изложение. Это разные материалы, и инструкция должна указывать конкретный. Общая собственная карточка включает Flash Image и Flash Audio как отдельно именованные возможности; их сгенерированные изображения и речь не входят в этот стабильный текстовый профиль.
Точный облачный профиль Google документирует входы PDF и обычного текста с ограничениями интерфейса: 50 MB на PDF, импортированный через API, и до 3 000 страниц на файл при пределе обычного текстового файла 7 MB. Профиль также описывает примерно 45 минут видео с аудио или один час без аудио и около 8,4 часа аудио в пределах миллиона входных токенов. Это заявленные ограничения облачного интерфейса, отдельные от общего токенового окна модели. Подготавливайте нужный раздел и формат источника вместо предположения одинаковых пределов каждого типа файла или пути загрузки.
Точная таблица Gemini API перечисляет вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку к поиску, Maps, URL context и структурированный вывод. Определяйте роль и форму параметров каждой функции и продолжайте от реально возвращённого результата. Модель может запрашивать операцию, а подключённое приложение — выполнять её. Сохраняйте необходимый контекст thought signatures при продолжении задачи рассуждений в интерфейсе без состояния. Структурированный ответ или предложение функции независимо не устанавливают успех внешней операции.
Собственная карточка модели указывает контекст 1M и текстовый вывод 64K, точная таблица API — 1 048 576 токенов входа и 65 536 токенов вывода. Предел ответа включает токены thinking, поэтому слишком маленькое ограничение может оставить итоговый ответ обрезанным или пустым. Запрашивайте материал по размеру объёма вывода и используйте бюджет рассуждений для направления усилия. Для профиля разработчика документированы кэширование, пакетная обработка, Flex и Priority. Сохраняйте идентификаторы элементов при подготовке нескольких независимых записей.
Стабильная версия остаётся отдельной от вариантов Flash Preview и поздних моделей Gemini 3. Карточка указывает возможные галлюцинации, ограничения причинного понимания и сложных логических или контрфактических рассуждений, а также границу знаний в январе 2025 года. Предоставляйте свежие свидетельства, если задача зависит от новой информации. Проверяйте расчёты, извлечённые значения, расшифровки и предлагаемый код по реальному источнику или результату выполнения. Гибридный thinking полезен, когда поддерживает конкретный результат, а не заменяет его проверку.
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 | 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 $0.0006 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.005 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00006 / 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 $0.0006 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.005 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00006 / 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 $0.0006 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.005 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00006 / 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 $0.0006 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.005 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00006 / 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: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: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", 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", 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',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
Ailoot Ultra gemini-2.5-flash, google/gemini-2.5-flash
/chat/completions
gemini-2.5-flashGemini 2.5 Flash — стабильная гибридная модель рассуждений Google для мультимодального анализа и агентных задач. Динамический бюджет thinking настраивается от 0 до 24 576 токенов, включая отключение. Текст, изображения, аудио, видео и документы превращаются в текст или структурированные результаты при документированном пределе 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 — стабильный гибридный профиль рассуждений Google для разносторонней мультимодальной работы и агентного использования инструментов. Он предлагает ответы с thinking и без него для масштабных мультимодальных задач, требующих разных уровней рассуждений. Текст, изображения, аудио и видео вносят вклад в текстовый ответ. Вход документов также описан в облачном профиле Google именно этой модели. Полезным результатом могут быть сравнение документов, интерпретированный график, расшифровка, код или структурированная запись.
Управление рассуждениями версии использует thinkingBudget. Динамический thinking применяется по умолчанию; значение -1 позволяет модели адаптировать рассуждения к сложности задачи. Явный бюджет может составлять от нуля до 24 576 токенов; ноль отключает thinking. Выбирайте бюджет по реальной проблеме вместо назначения одного усилия простой категоризации и анализу с несколькими условиями. Руководство рассматривает бюджет как ориентир, а собственная карточка отмечает, что соблюдение может быть неточным.
Для задачи документов или данных определите вопрос, обязательные поля и свидетельства, которые должны сопровождать результат. Для сравнения требований сопоставьте две спецификации и верните изменённое требование, его фрагмент источника и влияние на заданный процесс. Структурированный вывод полезен, если каждому заключению нужна одна форма записи. Если источник даёт несколько возможных значений или оставляет поле открытым, сохраняйте неопределённость вместо принудительного единственного правдоподобного ответа. Проверяйте возвращённые значения по предоставленным страницам или данным.
Для визуальных или аудиоматериалов укажите нужные объект, подпись, событие или фрагмент записи. Запросите нужный вид текста: видимые значения графика, описание события, расшифровку или краткое изложение. Это разные материалы, и инструкция должна указывать конкретный. Общая собственная карточка включает Flash Image и Flash Audio как отдельно именованные возможности; их сгенерированные изображения и речь не входят в этот стабильный текстовый профиль.
Точный облачный профиль Google документирует входы PDF и обычного текста с ограничениями интерфейса: 50 MB на PDF, импортированный через API, и до 3 000 страниц на файл при пределе обычного текстового файла 7 MB. Профиль также описывает примерно 45 минут видео с аудио или один час без аудио и около 8,4 часа аудио в пределах миллиона входных токенов. Это заявленные ограничения облачного интерфейса, отдельные от общего токенового окна модели. Подготавливайте нужный раздел и формат источника вместо предположения одинаковых пределов каждого типа файла или пути загрузки.
Точная таблица Gemini API перечисляет вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку к поиску, Maps, URL context и структурированный вывод. Определяйте роль и форму параметров каждой функции и продолжайте от реально возвращённого результата. Модель может запрашивать операцию, а подключённое приложение — выполнять её. Сохраняйте необходимый контекст thought signatures при продолжении задачи рассуждений в интерфейсе без состояния. Структурированный ответ или предложение функции независимо не устанавливают успех внешней операции.
Собственная карточка модели указывает контекст 1M и текстовый вывод 64K, точная таблица API — 1 048 576 токенов входа и 65 536 токенов вывода. Предел ответа включает токены thinking, поэтому слишком маленькое ограничение может оставить итоговый ответ обрезанным или пустым. Запрашивайте материал по размеру объёма вывода и используйте бюджет рассуждений для направления усилия. Для профиля разработчика документированы кэширование, пакетная обработка, Flex и Priority. Сохраняйте идентификаторы элементов при подготовке нескольких независимых записей.
Стабильная версия остаётся отдельной от вариантов Flash Preview и поздних моделей Gemini 3. Карточка указывает возможные галлюцинации, ограничения причинного понимания и сложных логических или контрфактических рассуждений, а также границу знаний в январе 2025 года. Предоставляйте свежие свидетельства, если задача зависит от новой информации. Проверяйте расчёты, извлечённые значения, расшифровки и предлагаемый код по реальному источнику или результату выполнения. Гибридный thinking полезен, когда поддерживает конкретный результат, а не заменяет его проверку.
POST /v1/chat/completionstexttext| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения gemini-2.5-flash | 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 $0.0006 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.005 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00006 / 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 $0.0006 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.005 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00006 / 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","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", 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
Ailoot Ultra gemini-2.5-flash, google/gemini-2.5-flash
/chat/completions
gemini-2.5-flashGemini 2.5 Flash — стабильная гибридная модель рассуждений Google для мультимодального анализа и агентных задач. Динамический бюджет thinking настраивается от 0 до 24 576 токенов, включая отключение. Текст, изображения, аудио, видео и документы превращаются в текст или структурированные результаты при документированном пределе 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 — стабильный гибридный профиль рассуждений Google для разносторонней мультимодальной работы и агентного использования инструментов. Он предлагает ответы с thinking и без него для масштабных мультимодальных задач, требующих разных уровней рассуждений. Текст, изображения, аудио и видео вносят вклад в текстовый ответ. Вход документов также описан в облачном профиле Google именно этой модели. Полезным результатом могут быть сравнение документов, интерпретированный график, расшифровка, код или структурированная запись.
Управление рассуждениями версии использует thinkingBudget. Динамический thinking применяется по умолчанию; значение -1 позволяет модели адаптировать рассуждения к сложности задачи. Явный бюджет может составлять от нуля до 24 576 токенов; ноль отключает thinking. Выбирайте бюджет по реальной проблеме вместо назначения одного усилия простой категоризации и анализу с несколькими условиями. Руководство рассматривает бюджет как ориентир, а собственная карточка отмечает, что соблюдение может быть неточным.
Для задачи документов или данных определите вопрос, обязательные поля и свидетельства, которые должны сопровождать результат. Для сравнения требований сопоставьте две спецификации и верните изменённое требование, его фрагмент источника и влияние на заданный процесс. Структурированный вывод полезен, если каждому заключению нужна одна форма записи. Если источник даёт несколько возможных значений или оставляет поле открытым, сохраняйте неопределённость вместо принудительного единственного правдоподобного ответа. Проверяйте возвращённые значения по предоставленным страницам или данным.
Для визуальных или аудиоматериалов укажите нужные объект, подпись, событие или фрагмент записи. Запросите нужный вид текста: видимые значения графика, описание события, расшифровку или краткое изложение. Это разные материалы, и инструкция должна указывать конкретный. Общая собственная карточка включает Flash Image и Flash Audio как отдельно именованные возможности; их сгенерированные изображения и речь не входят в этот стабильный текстовый профиль.
Точный облачный профиль Google документирует входы PDF и обычного текста с ограничениями интерфейса: 50 MB на PDF, импортированный через API, и до 3 000 страниц на файл при пределе обычного текстового файла 7 MB. Профиль также описывает примерно 45 минут видео с аудио или один час без аудио и около 8,4 часа аудио в пределах миллиона входных токенов. Это заявленные ограничения облачного интерфейса, отдельные от общего токенового окна модели. Подготавливайте нужный раздел и формат источника вместо предположения одинаковых пределов каждого типа файла или пути загрузки.
Точная таблица Gemini API перечисляет вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку к поиску, Maps, URL context и структурированный вывод. Определяйте роль и форму параметров каждой функции и продолжайте от реально возвращённого результата. Модель может запрашивать операцию, а подключённое приложение — выполнять её. Сохраняйте необходимый контекст thought signatures при продолжении задачи рассуждений в интерфейсе без состояния. Структурированный ответ или предложение функции независимо не устанавливают успех внешней операции.
Собственная карточка модели указывает контекст 1M и текстовый вывод 64K, точная таблица API — 1 048 576 токенов входа и 65 536 токенов вывода. Предел ответа включает токены thinking, поэтому слишком маленькое ограничение может оставить итоговый ответ обрезанным или пустым. Запрашивайте материал по размеру объёма вывода и используйте бюджет рассуждений для направления усилия. Для профиля разработчика документированы кэширование, пакетная обработка, Flex и Priority. Сохраняйте идентификаторы элементов при подготовке нескольких независимых записей.
Стабильная версия остаётся отдельной от вариантов Flash Preview и поздних моделей Gemini 3. Карточка указывает возможные галлюцинации, ограничения причинного понимания и сложных логических или контрфактических рассуждений, а также границу знаний в январе 2025 года. Предоставляйте свежие свидетельства, если задача зависит от новой информации. Проверяйте расчёты, извлечённые значения, расшифровки и предлагаемый код по реальному источнику или результату выполнения. Гибридный thinking полезен, когда поддерживает конкретный результат, а не заменяет его проверку.
POST /v1/messagestextjson, sse| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения gemini-2.5-flash | 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 $0.0006 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.005 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00006 / 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 $0.0006 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.005 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00006 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0001666666666666666 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
{\n "model": "gemini-2.5-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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', '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', '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
Ailoot Ultra gemini-2.5-flash, google/gemini-2.5-flash
/chat/completions
google/gemini-2.5-flashGemini 2.5 Flash — стабильная гибридная модель рассуждений Google для мультимодального анализа и агентных задач. Динамический бюджет thinking настраивается от 0 до 24 576 токенов, включая отключение. Текст, изображения, аудио, видео и документы превращаются в текст или структурированные результаты при документированном пределе 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 — стабильный гибридный профиль рассуждений Google для разносторонней мультимодальной работы и агентного использования инструментов. Он предлагает ответы с thinking и без него для масштабных мультимодальных задач, требующих разных уровней рассуждений. Текст, изображения, аудио и видео вносят вклад в текстовый ответ. Вход документов также описан в облачном профиле Google именно этой модели. Полезным результатом могут быть сравнение документов, интерпретированный график, расшифровка, код или структурированная запись.
Управление рассуждениями версии использует thinkingBudget. Динамический thinking применяется по умолчанию; значение -1 позволяет модели адаптировать рассуждения к сложности задачи. Явный бюджет может составлять от нуля до 24 576 токенов; ноль отключает thinking. Выбирайте бюджет по реальной проблеме вместо назначения одного усилия простой категоризации и анализу с несколькими условиями. Руководство рассматривает бюджет как ориентир, а собственная карточка отмечает, что соблюдение может быть неточным.
Для задачи документов или данных определите вопрос, обязательные поля и свидетельства, которые должны сопровождать результат. Для сравнения требований сопоставьте две спецификации и верните изменённое требование, его фрагмент источника и влияние на заданный процесс. Структурированный вывод полезен, если каждому заключению нужна одна форма записи. Если источник даёт несколько возможных значений или оставляет поле открытым, сохраняйте неопределённость вместо принудительного единственного правдоподобного ответа. Проверяйте возвращённые значения по предоставленным страницам или данным.
Для визуальных или аудиоматериалов укажите нужные объект, подпись, событие или фрагмент записи. Запросите нужный вид текста: видимые значения графика, описание события, расшифровку или краткое изложение. Это разные материалы, и инструкция должна указывать конкретный. Общая собственная карточка включает Flash Image и Flash Audio как отдельно именованные возможности; их сгенерированные изображения и речь не входят в этот стабильный текстовый профиль.
Точный облачный профиль Google документирует входы PDF и обычного текста с ограничениями интерфейса: 50 MB на PDF, импортированный через API, и до 3 000 страниц на файл при пределе обычного текстового файла 7 MB. Профиль также описывает примерно 45 минут видео с аудио или один час без аудио и около 8,4 часа аудио в пределах миллиона входных токенов. Это заявленные ограничения облачного интерфейса, отдельные от общего токенового окна модели. Подготавливайте нужный раздел и формат источника вместо предположения одинаковых пределов каждого типа файла или пути загрузки.
Точная таблица Gemini API перечисляет вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку к поиску, Maps, URL context и структурированный вывод. Определяйте роль и форму параметров каждой функции и продолжайте от реально возвращённого результата. Модель может запрашивать операцию, а подключённое приложение — выполнять её. Сохраняйте необходимый контекст thought signatures при продолжении задачи рассуждений в интерфейсе без состояния. Структурированный ответ или предложение функции независимо не устанавливают успех внешней операции.
Собственная карточка модели указывает контекст 1M и текстовый вывод 64K, точная таблица API — 1 048 576 токенов входа и 65 536 токенов вывода. Предел ответа включает токены thinking, поэтому слишком маленькое ограничение может оставить итоговый ответ обрезанным или пустым. Запрашивайте материал по размеру объёма вывода и используйте бюджет рассуждений для направления усилия. Для профиля разработчика документированы кэширование, пакетная обработка, Flex и Priority. Сохраняйте идентификаторы элементов при подготовке нескольких независимых записей.
Стабильная версия остаётся отдельной от вариантов Flash Preview и поздних моделей Gemini 3. Карточка указывает возможные галлюцинации, ограничения причинного понимания и сложных логических или контрфактических рассуждений, а также границу знаний в январе 2025 года. Предоставляйте свежие свидетельства, если задача зависит от новой информации. Проверяйте расчёты, извлечённые значения, расшифровки и предлагаемый код по реальному источнику или результату выполнения. Гибридный thinking полезен, когда поддерживает конкретный результат, а не заменяет его проверку.
POST /v1/chat/completionstexttext| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения google/gemini-2.5-flash | 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 $0.0006 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.005 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00006 / 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 $0.0006 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.005 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00006 / 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", "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',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',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
Ailoot Ultra gemini-2.5-flash, google/gemini-2.5-flash
/chat/completions
google/gemini-2.5-flashGemini 2.5 Flash — стабильная гибридная модель рассуждений Google для мультимодального анализа и агентных задач. Динамический бюджет thinking настраивается от 0 до 24 576 токенов, включая отключение. Текст, изображения, аудио, видео и документы превращаются в текст или структурированные результаты при документированном пределе 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 — стабильный гибридный профиль рассуждений Google для разносторонней мультимодальной работы и агентного использования инструментов. Он предлагает ответы с thinking и без него для масштабных мультимодальных задач, требующих разных уровней рассуждений. Текст, изображения, аудио и видео вносят вклад в текстовый ответ. Вход документов также описан в облачном профиле Google именно этой модели. Полезным результатом могут быть сравнение документов, интерпретированный график, расшифровка, код или структурированная запись.
Управление рассуждениями версии использует thinkingBudget. Динамический thinking применяется по умолчанию; значение -1 позволяет модели адаптировать рассуждения к сложности задачи. Явный бюджет может составлять от нуля до 24 576 токенов; ноль отключает thinking. Выбирайте бюджет по реальной проблеме вместо назначения одного усилия простой категоризации и анализу с несколькими условиями. Руководство рассматривает бюджет как ориентир, а собственная карточка отмечает, что соблюдение может быть неточным.
Для задачи документов или данных определите вопрос, обязательные поля и свидетельства, которые должны сопровождать результат. Для сравнения требований сопоставьте две спецификации и верните изменённое требование, его фрагмент источника и влияние на заданный процесс. Структурированный вывод полезен, если каждому заключению нужна одна форма записи. Если источник даёт несколько возможных значений или оставляет поле открытым, сохраняйте неопределённость вместо принудительного единственного правдоподобного ответа. Проверяйте возвращённые значения по предоставленным страницам или данным.
Для визуальных или аудиоматериалов укажите нужные объект, подпись, событие или фрагмент записи. Запросите нужный вид текста: видимые значения графика, описание события, расшифровку или краткое изложение. Это разные материалы, и инструкция должна указывать конкретный. Общая собственная карточка включает Flash Image и Flash Audio как отдельно именованные возможности; их сгенерированные изображения и речь не входят в этот стабильный текстовый профиль.
Точный облачный профиль Google документирует входы PDF и обычного текста с ограничениями интерфейса: 50 MB на PDF, импортированный через API, и до 3 000 страниц на файл при пределе обычного текстового файла 7 MB. Профиль также описывает примерно 45 минут видео с аудио или один час без аудио и около 8,4 часа аудио в пределах миллиона входных токенов. Это заявленные ограничения облачного интерфейса, отдельные от общего токенового окна модели. Подготавливайте нужный раздел и формат источника вместо предположения одинаковых пределов каждого типа файла или пути загрузки.
Точная таблица Gemini API перечисляет вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку к поиску, Maps, URL context и структурированный вывод. Определяйте роль и форму параметров каждой функции и продолжайте от реально возвращённого результата. Модель может запрашивать операцию, а подключённое приложение — выполнять её. Сохраняйте необходимый контекст thought signatures при продолжении задачи рассуждений в интерфейсе без состояния. Структурированный ответ или предложение функции независимо не устанавливают успех внешней операции.
Собственная карточка модели указывает контекст 1M и текстовый вывод 64K, точная таблица API — 1 048 576 токенов входа и 65 536 токенов вывода. Предел ответа включает токены thinking, поэтому слишком маленькое ограничение может оставить итоговый ответ обрезанным или пустым. Запрашивайте материал по размеру объёма вывода и используйте бюджет рассуждений для направления усилия. Для профиля разработчика документированы кэширование, пакетная обработка, Flex и Priority. Сохраняйте идентификаторы элементов при подготовке нескольких независимых записей.
Стабильная версия остаётся отдельной от вариантов Flash Preview и поздних моделей Gemini 3. Карточка указывает возможные галлюцинации, ограничения причинного понимания и сложных логических или контрфактических рассуждений, а также границу знаний в январе 2025 года. Предоставляйте свежие свидетельства, если задача зависит от новой информации. Проверяйте расчёты, извлечённые значения, расшифровки и предлагаемый код по реальному источнику или результату выполнения. Гибридный thinking полезен, когда поддерживает конкретный результат, а не заменяет его проверку.
POST /v1/messagestextjson, sse| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения google/gemini-2.5-flash | 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 $0.0006 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.005 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00006 / 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 $0.0006 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.005 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00006 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0001666666666666666 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
{\n "model": "google/gemini-2.5-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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', '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', '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
Ailoot Ultra gemini-2.5-flash, google/gemini-2.5-flash
/chat/completions
Технический пример на английском
Extract changes in an approval rule\n\nCompare these rules for a purchase request. [OLD] Any manager may approve expenses up to 500 units. [NEW] A team manager may approve up to 300 units; above that, finance approval is required. Return the changed requirement, source wording and effect on a 450-unit request. Mark any ambiguity about the currency.A structured comparison and a source-backed explanation of the 450-unit case, with the currency gap retained.Check that the example uses the new threshold and does not invent the unit's currency.