Gemini 3.6 Flash — мультимодальный рабочий профиль Google для программирования, работы со знаниями и агентного выполнения. Он развивает Gemini 3.5 Flash, делая акцент на улучшении мультимодальной работы и эффективности использования токенов. Модель принимает текст, изображения, аудио, видео и PDF и возвращает текст. Полезное задание может объединять код, скриншот и требование либо сопоставлять график или визуальный план с письменными ограничениями, чтобы получить проверенное объяснение или целевую правку.
Руководство разработчика подчёркивает сокращение ненужных шагов рассуждений, ходов и вызовов инструментов в многошаговой работе, а также более точечные изменения. Для диагностики предоставьте наблюдаемую ошибку, соответствующий исходный код и поведение, которое должно сохраниться. При отладке графика попросите исследовать, почему он отображает неверный ряд, определить связанное преобразование данных и предложить одно исправление с сохранением окружающей компоновки. Затем результат можно сравнить с реальными входными данными и требуемым поведением графика.
Предварительное программное исследование — отличительная особенность поведения, описанная для 3.6. По словам разработчика, перед изменениями модель чаще изучает проблему с помощью диагностического кода. Это может помочь сложному исследованию, однако руководство отмечает, что при обычной фронтенд-работе такой подход способен добавлять исследовательские шаги. Укажите, нужны ли задаче расследование, простая правка или сравнение дизайна. Предоставьте сведения, проясняющие это различие, и определите допустимые действия инструментов подключённого приложения.
Также выделены пространственные и мультимодальные рассуждения: интерпретация графиков, преобразование визуальных чертежей и веб-компоновки с несколькими элементами. Предоставьте нужный вид или страницы, обозначьте предмет интерпретации и запросите свидетельства для вывода. Для дизайнерской задачи включите конкретные правила компоновки и оформления. Разработчик отмечает акцент на функциональном коде и то, что оценщики иногда предпочитали визуальное оформление более ранних моделей, поэтому явный визуальный бриф полезен. Проверяйте результат по реальной схеме или требованиям дизайна.
Документированный уровень thinking по умолчанию — medium. В таблице thinking именно для этой модели Google перечисляет minimal, low, medium и high; руководство по миграции 3.6 использует medium или high в примерах усилия. Страница модели указывает вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку к поиску, Maps, URL context и структурированный вывод, а Computer Use — как предварительную возможность. Ясно определяйте входы функций и требуемый результат. Прежде чем последующий ответ сможет опираться на результат функции, выбранной моделью, необходимо получить реальный результат приложения. Для структурированного анализа задайте схему и исходные свидетельства, необходимые для каждого заключения.
Руководство 3.6 меняет подготовку относительно ранних запросов Gemini. Оно объявляет устаревшими настройки семплирования temperature, top-p и top-k, отклоняет заранее заполненную последнюю реплику с ролью model и рекомендует управлять ответом через системные инструкции или структурированный вывод. Правила ответа функции сопоставляют ответ с вызовом по идентичности и имени, а базовая схема Gemini 3 сохраняет thought signatures при многоходовом использовании. Практическое продолжение должно переносить неизменённую нужную историю и результат инструмента, а не имитировать начало предыдущего ответа.
Собственная карточка задаёт входной контекст до 1M и текстовый вывод 64K; точная таблица API указывает 1 048 576 токенов входа и 65 536 токенов вывода. Учитывайте инструкции, историю и медиа во входном бюджете и запрашивайте вывод по размеру задачи. Страница разработчика также перечисляет кэширование, пакетную обработку, Flex и Priority. При обработке независимых записей явно сохраняйте идентификатор записи и формат результата. Вывод является текстовым материалом даже тогда, когда свидетельства включают фотографии, аудио или видео.
Возможные ограничения включают галлюцинации, эпизодическую медленную работу и тайм-ауты. При общей границе знаний в марте 2026 года в отдельных областях знания остаются ограниченными январём 2025 года, поэтому при значимости актуальных фактов прикладывайте новые материалы или используйте документированный процесс привязки к источникам. Проверяйте расчёты, ссылки на источники, визуальные интерпретации и предлагаемые изменения. Отличительная подготовка для этой версии — целевой диагностический бриф, ясные границы инструментов и явные ограничения дизайна, за которыми следует изучение конкретного результата.
", "aboutText": "Gemini 3.6 Flash — мультимодальный рабочий профиль Google для программирования, работы со знаниями и агентного выполнения. Он развивает Gemini 3.5 Flash, делая акцент на улучшении мультимодальной работы и эффективности использования токенов. Модель принимает текст, изображения, аудио, видео и PDF и возвращает текст. Полезное задание может объединять код, скриншот и требование либо сопоставлять график или визуальный план с письменными ограничениями, чтобы получить проверенное объяснение или целевую правку.\n\nРуководство разработчика подчёркивает сокращение ненужных шагов рассуждений, ходов и вызовов инструментов в многошаговой работе, а также более точечные изменения. Для диагностики предоставьте наблюдаемую ошибку, соответствующий исходный код и поведение, которое должно сохраниться. При отладке графика попросите исследовать, почему он отображает неверный ряд, определить связанное преобразование данных и предложить одно исправление с сохранением окружающей компоновки. Затем результат можно сравнить с реальными входными данными и требуемым поведением графика.\n\nПредварительное программное исследование — отличительная особенность поведения, описанная для 3.6. По словам разработчика, перед изменениями модель чаще изучает проблему с помощью диагностического кода. Это может помочь сложному исследованию, однако руководство отмечает, что при обычной фронтенд-работе такой подход способен добавлять исследовательские шаги. Укажите, нужны ли задаче расследование, простая правка или сравнение дизайна. Предоставьте сведения, проясняющие это различие, и определите допустимые действия инструментов подключённого приложения.\n\nТакже выделены пространственные и мультимодальные рассуждения: интерпретация графиков, преобразование визуальных чертежей и веб-компоновки с несколькими элементами. Предоставьте нужный вид или страницы, обозначьте предмет интерпретации и запросите свидетельства для вывода. Для дизайнерской задачи включите конкретные правила компоновки и оформления. Разработчик отмечает акцент на функциональном коде и то, что оценщики иногда предпочитали визуальное оформление более ранних моделей, поэтому явный визуальный бриф полезен. Проверяйте результат по реальной схеме или требованиям дизайна.\n\nДокументированный уровень thinking по умолчанию — medium. В таблице thinking именно для этой модели Google перечисляет minimal, low, medium и high; руководство по миграции 3.6 использует medium или high в примерах усилия. Страница модели указывает вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку к поиску, Maps, URL context и структурированный вывод, а Computer Use — как предварительную возможность. Ясно определяйте входы функций и требуемый результат. Прежде чем последующий ответ сможет опираться на результат функции, выбранной моделью, необходимо получить реальный результат приложения. Для структурированного анализа задайте схему и исходные свидетельства, необходимые для каждого заключения.\n\nРуководство 3.6 меняет подготовку относительно ранних запросов Gemini. Оно объявляет устаревшими настройки семплирования temperature, top-p и top-k, отклоняет заранее заполненную последнюю реплику с ролью model и рекомендует управлять ответом через системные инструкции или структурированный вывод. Правила ответа функции сопоставляют ответ с вызовом по идентичности и имени, а базовая схема Gemini 3 сохраняет thought signatures при многоходовом использовании. Практическое продолжение должно переносить неизменённую нужную историю и результат инструмента, а не имитировать начало предыдущего ответа.\n\nСобственная карточка задаёт входной контекст до 1M и текстовый вывод 64K; точная таблица API указывает 1 048 576 токенов входа и 65 536 токенов вывода. Учитывайте инструкции, историю и медиа во входном бюджете и запрашивайте вывод по размеру задачи. Страница разработчика также перечисляет кэширование, пакетную обработку, Flex и Priority. При обработке независимых записей явно сохраняйте идентификатор записи и формат результата. Вывод является текстовым материалом даже тогда, когда свидетельства включают фотографии, аудио или видео.\n\nВозможные ограничения включают галлюцинации, эпизодическую медленную работу и тайм-ауты. При общей границе знаний в марте 2026 года в отдельных областях знания остаются ограниченными январём 2025 года, поэтому при значимости актуальных фактов прикладывайте новые материалы или используйте документированный процесс привязки к источникам. Проверяйте расчёты, ссылки на источники, визуальные интерпретации и предлагаемые изменения. Отличительная подготовка для этой версии — целевой диагностический бриф, ясные границы инструментов и явные ограничения дизайна, за которыми следует изучение конкретного результата.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Технический пример на английском
Diagnose swapped chart series\n\nA chart receives [{month:'Jan', sales:20, returns:2}, {month:'Feb', sales:30, returns:3}], but its Sales series uses rows.map(r => r.returns). Identify the data-binding error and propose one correction. Keep the existing month labels and Returns series unchanged. Include a small assertion showing the expected Sales data without claiming the chart was rendered.One corrected series expression and a concrete assertion against the supplied data.Only the Sales binding changes, and its values come from sales rather than returns.gemini-3.6-flashGemini 3.6 Flash — мультимодальная текстовая модель Google для программирования, пространственного анализа и многошаговых агентов. Она делает акцент на диагностическом исследовании, точечных правках и сокращении лишних циклов выполнения. Модель принимает текст, изображения, аудио, видео и PDF, поддерживает инструменты и структурированный вывод, а предел входа составляет 1 048 576 токенов.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Gemini 3.6 Flash — мультимодальный рабочий профиль Google для программирования, работы со знаниями и агентного выполнения. Он развивает Gemini 3.5 Flash, делая акцент на улучшении мультимодальной работы и эффективности использования токенов. Модель принимает текст, изображения, аудио, видео и PDF и возвращает текст. Полезное задание может объединять код, скриншот и требование либо сопоставлять график или визуальный план с письменными ограничениями, чтобы получить проверенное объяснение или целевую правку.
Руководство разработчика подчёркивает сокращение ненужных шагов рассуждений, ходов и вызовов инструментов в многошаговой работе, а также более точечные изменения. Для диагностики предоставьте наблюдаемую ошибку, соответствующий исходный код и поведение, которое должно сохраниться. При отладке графика попросите исследовать, почему он отображает неверный ряд, определить связанное преобразование данных и предложить одно исправление с сохранением окружающей компоновки. Затем результат можно сравнить с реальными входными данными и требуемым поведением графика.
Предварительное программное исследование — отличительная особенность поведения, описанная для 3.6. По словам разработчика, перед изменениями модель чаще изучает проблему с помощью диагностического кода. Это может помочь сложному исследованию, однако руководство отмечает, что при обычной фронтенд-работе такой подход способен добавлять исследовательские шаги. Укажите, нужны ли задаче расследование, простая правка или сравнение дизайна. Предоставьте сведения, проясняющие это различие, и определите допустимые действия инструментов подключённого приложения.
Также выделены пространственные и мультимодальные рассуждения: интерпретация графиков, преобразование визуальных чертежей и веб-компоновки с несколькими элементами. Предоставьте нужный вид или страницы, обозначьте предмет интерпретации и запросите свидетельства для вывода. Для дизайнерской задачи включите конкретные правила компоновки и оформления. Разработчик отмечает акцент на функциональном коде и то, что оценщики иногда предпочитали визуальное оформление более ранних моделей, поэтому явный визуальный бриф полезен. Проверяйте результат по реальной схеме или требованиям дизайна.
Документированный уровень thinking по умолчанию — medium. В таблице thinking именно для этой модели Google перечисляет minimal, low, medium и high; руководство по миграции 3.6 использует medium или high в примерах усилия. Страница модели указывает вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку к поиску, Maps, URL context и структурированный вывод, а Computer Use — как предварительную возможность. Ясно определяйте входы функций и требуемый результат. Прежде чем последующий ответ сможет опираться на результат функции, выбранной моделью, необходимо получить реальный результат приложения. Для структурированного анализа задайте схему и исходные свидетельства, необходимые для каждого заключения.
Руководство 3.6 меняет подготовку относительно ранних запросов Gemini. Оно объявляет устаревшими настройки семплирования temperature, top-p и top-k, отклоняет заранее заполненную последнюю реплику с ролью model и рекомендует управлять ответом через системные инструкции или структурированный вывод. Правила ответа функции сопоставляют ответ с вызовом по идентичности и имени, а базовая схема Gemini 3 сохраняет thought signatures при многоходовом использовании. Практическое продолжение должно переносить неизменённую нужную историю и результат инструмента, а не имитировать начало предыдущего ответа.
Собственная карточка задаёт входной контекст до 1M и текстовый вывод 64K; точная таблица API указывает 1 048 576 токенов входа и 65 536 токенов вывода. Учитывайте инструкции, историю и медиа во входном бюджете и запрашивайте вывод по размеру задачи. Страница разработчика также перечисляет кэширование, пакетную обработку, Flex и Priority. При обработке независимых записей явно сохраняйте идентификатор записи и формат результата. Вывод является текстовым материалом даже тогда, когда свидетельства включают фотографии, аудио или видео.
Возможные ограничения включают галлюцинации, эпизодическую медленную работу и тайм-ауты. При общей границе знаний в марте 2026 года в отдельных областях знания остаются ограниченными январём 2025 года, поэтому при значимости актуальных фактов прикладывайте новые материалы или используйте документированный процесс привязки к источникам. Проверяйте расчёты, ссылки на источники, визуальные интерпретации и предлагаемые изменения. Отличительная подготовка для этой версии — целевой диагностический бриф, ясные границы инструментов и явные ограничения дизайна, за которыми следует изучение конкретного результата.
POST /v1/messagestext, imagetext| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения gemini-3.6-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 $0.0015 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0075 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00015 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0000833333333333334 / 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 $0.0015 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0075 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00015 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0000833333333333334 / 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 $0.0015 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0075 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00015 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0000833333333333334 / 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 $0.0015 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0075 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00015 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0000833333333333334 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
set -eu\n: "${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-3.6-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-3.6-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-3.6-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-3.6-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-3.6-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-3.6-flash
Ailoot Ultra gemini-3.6-flash, google/gemini-3.6-flash
/chat/completions
gemini-3.6-flashGemini 3.6 Flash — мультимодальная текстовая модель Google для программирования, пространственного анализа и многошаговых агентов. Она делает акцент на диагностическом исследовании, точечных правках и сокращении лишних циклов выполнения. Модель принимает текст, изображения, аудио, видео и PDF, поддерживает инструменты и структурированный вывод, а предел входа составляет 1 048 576 токенов.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Gemini 3.6 Flash — мультимодальный рабочий профиль Google для программирования, работы со знаниями и агентного выполнения. Он развивает Gemini 3.5 Flash, делая акцент на улучшении мультимодальной работы и эффективности использования токенов. Модель принимает текст, изображения, аудио, видео и PDF и возвращает текст. Полезное задание может объединять код, скриншот и требование либо сопоставлять график или визуальный план с письменными ограничениями, чтобы получить проверенное объяснение или целевую правку.
Руководство разработчика подчёркивает сокращение ненужных шагов рассуждений, ходов и вызовов инструментов в многошаговой работе, а также более точечные изменения. Для диагностики предоставьте наблюдаемую ошибку, соответствующий исходный код и поведение, которое должно сохраниться. При отладке графика попросите исследовать, почему он отображает неверный ряд, определить связанное преобразование данных и предложить одно исправление с сохранением окружающей компоновки. Затем результат можно сравнить с реальными входными данными и требуемым поведением графика.
Предварительное программное исследование — отличительная особенность поведения, описанная для 3.6. По словам разработчика, перед изменениями модель чаще изучает проблему с помощью диагностического кода. Это может помочь сложному исследованию, однако руководство отмечает, что при обычной фронтенд-работе такой подход способен добавлять исследовательские шаги. Укажите, нужны ли задаче расследование, простая правка или сравнение дизайна. Предоставьте сведения, проясняющие это различие, и определите допустимые действия инструментов подключённого приложения.
Также выделены пространственные и мультимодальные рассуждения: интерпретация графиков, преобразование визуальных чертежей и веб-компоновки с несколькими элементами. Предоставьте нужный вид или страницы, обозначьте предмет интерпретации и запросите свидетельства для вывода. Для дизайнерской задачи включите конкретные правила компоновки и оформления. Разработчик отмечает акцент на функциональном коде и то, что оценщики иногда предпочитали визуальное оформление более ранних моделей, поэтому явный визуальный бриф полезен. Проверяйте результат по реальной схеме или требованиям дизайна.
Документированный уровень thinking по умолчанию — medium. В таблице thinking именно для этой модели Google перечисляет minimal, low, medium и high; руководство по миграции 3.6 использует medium или high в примерах усилия. Страница модели указывает вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку к поиску, Maps, URL context и структурированный вывод, а Computer Use — как предварительную возможность. Ясно определяйте входы функций и требуемый результат. Прежде чем последующий ответ сможет опираться на результат функции, выбранной моделью, необходимо получить реальный результат приложения. Для структурированного анализа задайте схему и исходные свидетельства, необходимые для каждого заключения.
Руководство 3.6 меняет подготовку относительно ранних запросов Gemini. Оно объявляет устаревшими настройки семплирования temperature, top-p и top-k, отклоняет заранее заполненную последнюю реплику с ролью model и рекомендует управлять ответом через системные инструкции или структурированный вывод. Правила ответа функции сопоставляют ответ с вызовом по идентичности и имени, а базовая схема Gemini 3 сохраняет thought signatures при многоходовом использовании. Практическое продолжение должно переносить неизменённую нужную историю и результат инструмента, а не имитировать начало предыдущего ответа.
Собственная карточка задаёт входной контекст до 1M и текстовый вывод 64K; точная таблица API указывает 1 048 576 токенов входа и 65 536 токенов вывода. Учитывайте инструкции, историю и медиа во входном бюджете и запрашивайте вывод по размеру задачи. Страница разработчика также перечисляет кэширование, пакетную обработку, Flex и Priority. При обработке независимых записей явно сохраняйте идентификатор записи и формат результата. Вывод является текстовым материалом даже тогда, когда свидетельства включают фотографии, аудио или видео.
Возможные ограничения включают галлюцинации, эпизодическую медленную работу и тайм-ауты. При общей границе знаний в марте 2026 года в отдельных областях знания остаются ограниченными январём 2025 года, поэтому при значимости актуальных фактов прикладывайте новые материалы или используйте документированный процесс привязки к источникам. Проверяйте расчёты, ссылки на источники, визуальные интерпретации и предлагаемые изменения. Отличительная подготовка для этой версии — целевой диагностический бриф, ясные границы инструментов и явные ограничения дизайна, за которыми следует изучение конкретного результата.
POST /v1/chat/completionstext, imagetext| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения gemini-3.6-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 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— |
Текст · Текст UTF8
messages[].content
Текст + изображение
{type:image_url,image_url:{url,detail}}
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрmaterial_types | Контрактtext, image |
Параметрrequired | Контрактmodel, messages |
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/chat/completionsAiloot 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 $0.0015 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0075 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00015 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0000833333333333334 / 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 $0.0015 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0075 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00015 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0000833333333333334 / 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 $0.0015 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0075 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00015 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0000833333333333334 / 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 $0.0015 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0075 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00015 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0000833333333333334 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
set -eu\n: "${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-3.6-flash", "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/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${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-3.6-flash", "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_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+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/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\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\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)\nresp = client.chat.completions.create(\n model="gemini-3.6-flash",\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(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.chat.completions.create({\n model: "gemini-3.6-flash",\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(resp);\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='gemini-3.6-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-3.6-flash
Ailoot Ultra gemini-3.6-flash, google/gemini-3.6-flash
/chat/completions
gemini-3.6-flashGemini 3.6 Flash — мультимодальная текстовая модель Google для программирования, пространственного анализа и многошаговых агентов. Она делает акцент на диагностическом исследовании, точечных правках и сокращении лишних циклов выполнения. Модель принимает текст, изображения, аудио, видео и PDF, поддерживает инструменты и структурированный вывод, а предел входа составляет 1 048 576 токенов.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Gemini 3.6 Flash — мультимодальный рабочий профиль Google для программирования, работы со знаниями и агентного выполнения. Он развивает Gemini 3.5 Flash, делая акцент на улучшении мультимодальной работы и эффективности использования токенов. Модель принимает текст, изображения, аудио, видео и PDF и возвращает текст. Полезное задание может объединять код, скриншот и требование либо сопоставлять график или визуальный план с письменными ограничениями, чтобы получить проверенное объяснение или целевую правку.
Руководство разработчика подчёркивает сокращение ненужных шагов рассуждений, ходов и вызовов инструментов в многошаговой работе, а также более точечные изменения. Для диагностики предоставьте наблюдаемую ошибку, соответствующий исходный код и поведение, которое должно сохраниться. При отладке графика попросите исследовать, почему он отображает неверный ряд, определить связанное преобразование данных и предложить одно исправление с сохранением окружающей компоновки. Затем результат можно сравнить с реальными входными данными и требуемым поведением графика.
Предварительное программное исследование — отличительная особенность поведения, описанная для 3.6. По словам разработчика, перед изменениями модель чаще изучает проблему с помощью диагностического кода. Это может помочь сложному исследованию, однако руководство отмечает, что при обычной фронтенд-работе такой подход способен добавлять исследовательские шаги. Укажите, нужны ли задаче расследование, простая правка или сравнение дизайна. Предоставьте сведения, проясняющие это различие, и определите допустимые действия инструментов подключённого приложения.
Также выделены пространственные и мультимодальные рассуждения: интерпретация графиков, преобразование визуальных чертежей и веб-компоновки с несколькими элементами. Предоставьте нужный вид или страницы, обозначьте предмет интерпретации и запросите свидетельства для вывода. Для дизайнерской задачи включите конкретные правила компоновки и оформления. Разработчик отмечает акцент на функциональном коде и то, что оценщики иногда предпочитали визуальное оформление более ранних моделей, поэтому явный визуальный бриф полезен. Проверяйте результат по реальной схеме или требованиям дизайна.
Документированный уровень thinking по умолчанию — medium. В таблице thinking именно для этой модели Google перечисляет minimal, low, medium и high; руководство по миграции 3.6 использует medium или high в примерах усилия. Страница модели указывает вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку к поиску, Maps, URL context и структурированный вывод, а Computer Use — как предварительную возможность. Ясно определяйте входы функций и требуемый результат. Прежде чем последующий ответ сможет опираться на результат функции, выбранной моделью, необходимо получить реальный результат приложения. Для структурированного анализа задайте схему и исходные свидетельства, необходимые для каждого заключения.
Руководство 3.6 меняет подготовку относительно ранних запросов Gemini. Оно объявляет устаревшими настройки семплирования temperature, top-p и top-k, отклоняет заранее заполненную последнюю реплику с ролью model и рекомендует управлять ответом через системные инструкции или структурированный вывод. Правила ответа функции сопоставляют ответ с вызовом по идентичности и имени, а базовая схема Gemini 3 сохраняет thought signatures при многоходовом использовании. Практическое продолжение должно переносить неизменённую нужную историю и результат инструмента, а не имитировать начало предыдущего ответа.
Собственная карточка задаёт входной контекст до 1M и текстовый вывод 64K; точная таблица API указывает 1 048 576 токенов входа и 65 536 токенов вывода. Учитывайте инструкции, историю и медиа во входном бюджете и запрашивайте вывод по размеру задачи. Страница разработчика также перечисляет кэширование, пакетную обработку, Flex и Priority. При обработке независимых записей явно сохраняйте идентификатор записи и формат результата. Вывод является текстовым материалом даже тогда, когда свидетельства включают фотографии, аудио или видео.
Возможные ограничения включают галлюцинации, эпизодическую медленную работу и тайм-ауты. При общей границе знаний в марте 2026 года в отдельных областях знания остаются ограниченными январём 2025 года, поэтому при значимости актуальных фактов прикладывайте новые материалы или используйте документированный процесс привязки к источникам. Проверяйте расчёты, ссылки на источники, визуальные интерпретации и предлагаемые изменения. Отличительная подготовка для этой версии — целевой диагностический бриф, ясные границы инструментов и явные ограничения дизайна, за которыми следует изучение конкретного результата.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеpath.model | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения gemini-3.6-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 $0.0015 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0075 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00015 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0000833333333333334 / 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 $0.0015 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0075 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00015 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0000833333333333334 / 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 $0.0015 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0075 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00015 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0000833333333333334 / 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 $0.0015 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0075 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00015 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0000833333333333334 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
set -eu\n: "${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-3.6-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-3.6-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-3.6-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-3.6-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-3.6-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-3.6-flash
Ailoot Ultra gemini-3.6-flash, google/gemini-3.6-flash
/chat/completions
gemini-3.6-flashGemini 3.6 Flash — мультимодальная текстовая модель Google для программирования, пространственного анализа и многошаговых агентов. Она делает акцент на диагностическом исследовании, точечных правках и сокращении лишних циклов выполнения. Модель принимает текст, изображения, аудио, видео и PDF, поддерживает инструменты и структурированный вывод, а предел входа составляет 1 048 576 токенов.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Gemini 3.6 Flash — мультимодальный рабочий профиль Google для программирования, работы со знаниями и агентного выполнения. Он развивает Gemini 3.5 Flash, делая акцент на улучшении мультимодальной работы и эффективности использования токенов. Модель принимает текст, изображения, аудио, видео и PDF и возвращает текст. Полезное задание может объединять код, скриншот и требование либо сопоставлять график или визуальный план с письменными ограничениями, чтобы получить проверенное объяснение или целевую правку.
Руководство разработчика подчёркивает сокращение ненужных шагов рассуждений, ходов и вызовов инструментов в многошаговой работе, а также более точечные изменения. Для диагностики предоставьте наблюдаемую ошибку, соответствующий исходный код и поведение, которое должно сохраниться. При отладке графика попросите исследовать, почему он отображает неверный ряд, определить связанное преобразование данных и предложить одно исправление с сохранением окружающей компоновки. Затем результат можно сравнить с реальными входными данными и требуемым поведением графика.
Предварительное программное исследование — отличительная особенность поведения, описанная для 3.6. По словам разработчика, перед изменениями модель чаще изучает проблему с помощью диагностического кода. Это может помочь сложному исследованию, однако руководство отмечает, что при обычной фронтенд-работе такой подход способен добавлять исследовательские шаги. Укажите, нужны ли задаче расследование, простая правка или сравнение дизайна. Предоставьте сведения, проясняющие это различие, и определите допустимые действия инструментов подключённого приложения.
Также выделены пространственные и мультимодальные рассуждения: интерпретация графиков, преобразование визуальных чертежей и веб-компоновки с несколькими элементами. Предоставьте нужный вид или страницы, обозначьте предмет интерпретации и запросите свидетельства для вывода. Для дизайнерской задачи включите конкретные правила компоновки и оформления. Разработчик отмечает акцент на функциональном коде и то, что оценщики иногда предпочитали визуальное оформление более ранних моделей, поэтому явный визуальный бриф полезен. Проверяйте результат по реальной схеме или требованиям дизайна.
Документированный уровень thinking по умолчанию — medium. В таблице thinking именно для этой модели Google перечисляет minimal, low, medium и high; руководство по миграции 3.6 использует medium или high в примерах усилия. Страница модели указывает вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку к поиску, Maps, URL context и структурированный вывод, а Computer Use — как предварительную возможность. Ясно определяйте входы функций и требуемый результат. Прежде чем последующий ответ сможет опираться на результат функции, выбранной моделью, необходимо получить реальный результат приложения. Для структурированного анализа задайте схему и исходные свидетельства, необходимые для каждого заключения.
Руководство 3.6 меняет подготовку относительно ранних запросов Gemini. Оно объявляет устаревшими настройки семплирования temperature, top-p и top-k, отклоняет заранее заполненную последнюю реплику с ролью model и рекомендует управлять ответом через системные инструкции или структурированный вывод. Правила ответа функции сопоставляют ответ с вызовом по идентичности и имени, а базовая схема Gemini 3 сохраняет thought signatures при многоходовом использовании. Практическое продолжение должно переносить неизменённую нужную историю и результат инструмента, а не имитировать начало предыдущего ответа.
Собственная карточка задаёт входной контекст до 1M и текстовый вывод 64K; точная таблица API указывает 1 048 576 токенов входа и 65 536 токенов вывода. Учитывайте инструкции, историю и медиа во входном бюджете и запрашивайте вывод по размеру задачи. Страница разработчика также перечисляет кэширование, пакетную обработку, Flex и Priority. При обработке независимых записей явно сохраняйте идентификатор записи и формат результата. Вывод является текстовым материалом даже тогда, когда свидетельства включают фотографии, аудио или видео.
Возможные ограничения включают галлюцинации, эпизодическую медленную работу и тайм-ауты. При общей границе знаний в марте 2026 года в отдельных областях знания остаются ограниченными январём 2025 года, поэтому при значимости актуальных фактов прикладывайте новые материалы или используйте документированный процесс привязки к источникам. Проверяйте расчёты, ссылки на источники, визуальные интерпретации и предлагаемые изменения. Отличительная подготовка для этой версии — целевой диагностический бриф, ясные границы инструментов и явные ограничения дизайна, за которыми следует изучение конкретного результата.
POST /v1/chat/completionstexttext| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения gemini-3.6-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 $0.0015 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0075 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00015 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0000833333333333334 / 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 $0.0015 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0075 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00015 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0000833333333333334 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"gemini-3.6-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-3.6-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-3.6-flash
Ailoot Ultra gemini-3.6-flash, google/gemini-3.6-flash
/chat/completions
gemini-3.6-flashGemini 3.6 Flash — мультимодальная текстовая модель Google для программирования, пространственного анализа и многошаговых агентов. Она делает акцент на диагностическом исследовании, точечных правках и сокращении лишних циклов выполнения. Модель принимает текст, изображения, аудио, видео и PDF, поддерживает инструменты и структурированный вывод, а предел входа составляет 1 048 576 токенов.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Gemini 3.6 Flash — мультимодальный рабочий профиль Google для программирования, работы со знаниями и агентного выполнения. Он развивает Gemini 3.5 Flash, делая акцент на улучшении мультимодальной работы и эффективности использования токенов. Модель принимает текст, изображения, аудио, видео и PDF и возвращает текст. Полезное задание может объединять код, скриншот и требование либо сопоставлять график или визуальный план с письменными ограничениями, чтобы получить проверенное объяснение или целевую правку.
Руководство разработчика подчёркивает сокращение ненужных шагов рассуждений, ходов и вызовов инструментов в многошаговой работе, а также более точечные изменения. Для диагностики предоставьте наблюдаемую ошибку, соответствующий исходный код и поведение, которое должно сохраниться. При отладке графика попросите исследовать, почему он отображает неверный ряд, определить связанное преобразование данных и предложить одно исправление с сохранением окружающей компоновки. Затем результат можно сравнить с реальными входными данными и требуемым поведением графика.
Предварительное программное исследование — отличительная особенность поведения, описанная для 3.6. По словам разработчика, перед изменениями модель чаще изучает проблему с помощью диагностического кода. Это может помочь сложному исследованию, однако руководство отмечает, что при обычной фронтенд-работе такой подход способен добавлять исследовательские шаги. Укажите, нужны ли задаче расследование, простая правка или сравнение дизайна. Предоставьте сведения, проясняющие это различие, и определите допустимые действия инструментов подключённого приложения.
Также выделены пространственные и мультимодальные рассуждения: интерпретация графиков, преобразование визуальных чертежей и веб-компоновки с несколькими элементами. Предоставьте нужный вид или страницы, обозначьте предмет интерпретации и запросите свидетельства для вывода. Для дизайнерской задачи включите конкретные правила компоновки и оформления. Разработчик отмечает акцент на функциональном коде и то, что оценщики иногда предпочитали визуальное оформление более ранних моделей, поэтому явный визуальный бриф полезен. Проверяйте результат по реальной схеме или требованиям дизайна.
Документированный уровень thinking по умолчанию — medium. В таблице thinking именно для этой модели Google перечисляет minimal, low, medium и high; руководство по миграции 3.6 использует medium или high в примерах усилия. Страница модели указывает вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку к поиску, Maps, URL context и структурированный вывод, а Computer Use — как предварительную возможность. Ясно определяйте входы функций и требуемый результат. Прежде чем последующий ответ сможет опираться на результат функции, выбранной моделью, необходимо получить реальный результат приложения. Для структурированного анализа задайте схему и исходные свидетельства, необходимые для каждого заключения.
Руководство 3.6 меняет подготовку относительно ранних запросов Gemini. Оно объявляет устаревшими настройки семплирования temperature, top-p и top-k, отклоняет заранее заполненную последнюю реплику с ролью model и рекомендует управлять ответом через системные инструкции или структурированный вывод. Правила ответа функции сопоставляют ответ с вызовом по идентичности и имени, а базовая схема Gemini 3 сохраняет thought signatures при многоходовом использовании. Практическое продолжение должно переносить неизменённую нужную историю и результат инструмента, а не имитировать начало предыдущего ответа.
Собственная карточка задаёт входной контекст до 1M и текстовый вывод 64K; точная таблица API указывает 1 048 576 токенов входа и 65 536 токенов вывода. Учитывайте инструкции, историю и медиа во входном бюджете и запрашивайте вывод по размеру задачи. Страница разработчика также перечисляет кэширование, пакетную обработку, Flex и Priority. При обработке независимых записей явно сохраняйте идентификатор записи и формат результата. Вывод является текстовым материалом даже тогда, когда свидетельства включают фотографии, аудио или видео.
Возможные ограничения включают галлюцинации, эпизодическую медленную работу и тайм-ауты. При общей границе знаний в марте 2026 года в отдельных областях знания остаются ограниченными январём 2025 года, поэтому при значимости актуальных фактов прикладывайте новые материалы или используйте документированный процесс привязки к источникам. Проверяйте расчёты, ссылки на источники, визуальные интерпретации и предлагаемые изменения. Отличительная подготовка для этой версии — целевой диагностический бриф, ясные границы инструментов и явные ограничения дизайна, за которыми следует изучение конкретного результата.
POST /v1/messagestextjson, sse| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения gemini-3.6-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 $0.0015 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0075 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00015 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0000833333333333334 / 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 $0.0015 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0075 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00015 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0000833333333333334 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
{\n "model": "gemini-3.6-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-3.6-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-3.6-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-3.6-flash
Ailoot Ultra gemini-3.6-flash, google/gemini-3.6-flash
/chat/completions
google/gemini-3.6-flashGemini 3.6 Flash — мультимодальная текстовая модель Google для программирования, пространственного анализа и многошаговых агентов. Она делает акцент на диагностическом исследовании, точечных правках и сокращении лишних циклов выполнения. Модель принимает текст, изображения, аудио, видео и PDF, поддерживает инструменты и структурированный вывод, а предел входа составляет 1 048 576 токенов.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Gemini 3.6 Flash — мультимодальный рабочий профиль Google для программирования, работы со знаниями и агентного выполнения. Он развивает Gemini 3.5 Flash, делая акцент на улучшении мультимодальной работы и эффективности использования токенов. Модель принимает текст, изображения, аудио, видео и PDF и возвращает текст. Полезное задание может объединять код, скриншот и требование либо сопоставлять график или визуальный план с письменными ограничениями, чтобы получить проверенное объяснение или целевую правку.
Руководство разработчика подчёркивает сокращение ненужных шагов рассуждений, ходов и вызовов инструментов в многошаговой работе, а также более точечные изменения. Для диагностики предоставьте наблюдаемую ошибку, соответствующий исходный код и поведение, которое должно сохраниться. При отладке графика попросите исследовать, почему он отображает неверный ряд, определить связанное преобразование данных и предложить одно исправление с сохранением окружающей компоновки. Затем результат можно сравнить с реальными входными данными и требуемым поведением графика.
Предварительное программное исследование — отличительная особенность поведения, описанная для 3.6. По словам разработчика, перед изменениями модель чаще изучает проблему с помощью диагностического кода. Это может помочь сложному исследованию, однако руководство отмечает, что при обычной фронтенд-работе такой подход способен добавлять исследовательские шаги. Укажите, нужны ли задаче расследование, простая правка или сравнение дизайна. Предоставьте сведения, проясняющие это различие, и определите допустимые действия инструментов подключённого приложения.
Также выделены пространственные и мультимодальные рассуждения: интерпретация графиков, преобразование визуальных чертежей и веб-компоновки с несколькими элементами. Предоставьте нужный вид или страницы, обозначьте предмет интерпретации и запросите свидетельства для вывода. Для дизайнерской задачи включите конкретные правила компоновки и оформления. Разработчик отмечает акцент на функциональном коде и то, что оценщики иногда предпочитали визуальное оформление более ранних моделей, поэтому явный визуальный бриф полезен. Проверяйте результат по реальной схеме или требованиям дизайна.
Документированный уровень thinking по умолчанию — medium. В таблице thinking именно для этой модели Google перечисляет minimal, low, medium и high; руководство по миграции 3.6 использует medium или high в примерах усилия. Страница модели указывает вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку к поиску, Maps, URL context и структурированный вывод, а Computer Use — как предварительную возможность. Ясно определяйте входы функций и требуемый результат. Прежде чем последующий ответ сможет опираться на результат функции, выбранной моделью, необходимо получить реальный результат приложения. Для структурированного анализа задайте схему и исходные свидетельства, необходимые для каждого заключения.
Руководство 3.6 меняет подготовку относительно ранних запросов Gemini. Оно объявляет устаревшими настройки семплирования temperature, top-p и top-k, отклоняет заранее заполненную последнюю реплику с ролью model и рекомендует управлять ответом через системные инструкции или структурированный вывод. Правила ответа функции сопоставляют ответ с вызовом по идентичности и имени, а базовая схема Gemini 3 сохраняет thought signatures при многоходовом использовании. Практическое продолжение должно переносить неизменённую нужную историю и результат инструмента, а не имитировать начало предыдущего ответа.
Собственная карточка задаёт входной контекст до 1M и текстовый вывод 64K; точная таблица API указывает 1 048 576 токенов входа и 65 536 токенов вывода. Учитывайте инструкции, историю и медиа во входном бюджете и запрашивайте вывод по размеру задачи. Страница разработчика также перечисляет кэширование, пакетную обработку, Flex и Priority. При обработке независимых записей явно сохраняйте идентификатор записи и формат результата. Вывод является текстовым материалом даже тогда, когда свидетельства включают фотографии, аудио или видео.
Возможные ограничения включают галлюцинации, эпизодическую медленную работу и тайм-ауты. При общей границе знаний в марте 2026 года в отдельных областях знания остаются ограниченными январём 2025 года, поэтому при значимости актуальных фактов прикладывайте новые материалы или используйте документированный процесс привязки к источникам. Проверяйте расчёты, ссылки на источники, визуальные интерпретации и предлагаемые изменения. Отличительная подготовка для этой версии — целевой диагностический бриф, ясные границы инструментов и явные ограничения дизайна, за которыми следует изучение конкретного результата.
POST /v1/chat/completionstexttext| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения google/gemini-3.6-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 $0.0015 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0075 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00015 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0000833333333333334 / 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 $0.0015 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0075 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00015 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0000833333333333334 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemini-3.6-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-3.6-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-3.6-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-3.6-flash
Ailoot Ultra gemini-3.6-flash, google/gemini-3.6-flash
/chat/completions
google/gemini-3.6-flashGemini 3.6 Flash — мультимодальная текстовая модель Google для программирования, пространственного анализа и многошаговых агентов. Она делает акцент на диагностическом исследовании, точечных правках и сокращении лишних циклов выполнения. Модель принимает текст, изображения, аудио, видео и PDF, поддерживает инструменты и структурированный вывод, а предел входа составляет 1 048 576 токенов.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Gemini 3.6 Flash — мультимодальный рабочий профиль Google для программирования, работы со знаниями и агентного выполнения. Он развивает Gemini 3.5 Flash, делая акцент на улучшении мультимодальной работы и эффективности использования токенов. Модель принимает текст, изображения, аудио, видео и PDF и возвращает текст. Полезное задание может объединять код, скриншот и требование либо сопоставлять график или визуальный план с письменными ограничениями, чтобы получить проверенное объяснение или целевую правку.
Руководство разработчика подчёркивает сокращение ненужных шагов рассуждений, ходов и вызовов инструментов в многошаговой работе, а также более точечные изменения. Для диагностики предоставьте наблюдаемую ошибку, соответствующий исходный код и поведение, которое должно сохраниться. При отладке графика попросите исследовать, почему он отображает неверный ряд, определить связанное преобразование данных и предложить одно исправление с сохранением окружающей компоновки. Затем результат можно сравнить с реальными входными данными и требуемым поведением графика.
Предварительное программное исследование — отличительная особенность поведения, описанная для 3.6. По словам разработчика, перед изменениями модель чаще изучает проблему с помощью диагностического кода. Это может помочь сложному исследованию, однако руководство отмечает, что при обычной фронтенд-работе такой подход способен добавлять исследовательские шаги. Укажите, нужны ли задаче расследование, простая правка или сравнение дизайна. Предоставьте сведения, проясняющие это различие, и определите допустимые действия инструментов подключённого приложения.
Также выделены пространственные и мультимодальные рассуждения: интерпретация графиков, преобразование визуальных чертежей и веб-компоновки с несколькими элементами. Предоставьте нужный вид или страницы, обозначьте предмет интерпретации и запросите свидетельства для вывода. Для дизайнерской задачи включите конкретные правила компоновки и оформления. Разработчик отмечает акцент на функциональном коде и то, что оценщики иногда предпочитали визуальное оформление более ранних моделей, поэтому явный визуальный бриф полезен. Проверяйте результат по реальной схеме или требованиям дизайна.
Документированный уровень thinking по умолчанию — medium. В таблице thinking именно для этой модели Google перечисляет minimal, low, medium и high; руководство по миграции 3.6 использует medium или high в примерах усилия. Страница модели указывает вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку к поиску, Maps, URL context и структурированный вывод, а Computer Use — как предварительную возможность. Ясно определяйте входы функций и требуемый результат. Прежде чем последующий ответ сможет опираться на результат функции, выбранной моделью, необходимо получить реальный результат приложения. Для структурированного анализа задайте схему и исходные свидетельства, необходимые для каждого заключения.
Руководство 3.6 меняет подготовку относительно ранних запросов Gemini. Оно объявляет устаревшими настройки семплирования temperature, top-p и top-k, отклоняет заранее заполненную последнюю реплику с ролью model и рекомендует управлять ответом через системные инструкции или структурированный вывод. Правила ответа функции сопоставляют ответ с вызовом по идентичности и имени, а базовая схема Gemini 3 сохраняет thought signatures при многоходовом использовании. Практическое продолжение должно переносить неизменённую нужную историю и результат инструмента, а не имитировать начало предыдущего ответа.
Собственная карточка задаёт входной контекст до 1M и текстовый вывод 64K; точная таблица API указывает 1 048 576 токенов входа и 65 536 токенов вывода. Учитывайте инструкции, историю и медиа во входном бюджете и запрашивайте вывод по размеру задачи. Страница разработчика также перечисляет кэширование, пакетную обработку, Flex и Priority. При обработке независимых записей явно сохраняйте идентификатор записи и формат результата. Вывод является текстовым материалом даже тогда, когда свидетельства включают фотографии, аудио или видео.
Возможные ограничения включают галлюцинации, эпизодическую медленную работу и тайм-ауты. При общей границе знаний в марте 2026 года в отдельных областях знания остаются ограниченными январём 2025 года, поэтому при значимости актуальных фактов прикладывайте новые материалы или используйте документированный процесс привязки к источникам. Проверяйте расчёты, ссылки на источники, визуальные интерпретации и предлагаемые изменения. Отличительная подготовка для этой версии — целевой диагностический бриф, ясные границы инструментов и явные ограничения дизайна, за которыми следует изучение конкретного результата.
POST /v1/messagestextjson, sse| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения google/gemini-3.6-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 $0.0015 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0075 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00015 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0000833333333333334 / 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 $0.0015 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0075 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00015 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0.0000833333333333334 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
{\n "model": "google/gemini-3.6-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-3.6-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-3.6-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-3.6-flash
Ailoot Ultra gemini-3.6-flash, google/gemini-3.6-flash
/chat/completions
Технический пример на английском
Diagnose swapped chart series\n\nA chart receives [{month:'Jan', sales:20, returns:2}, {month:'Feb', sales:30, returns:3}], but its Sales series uses rows.map(r => r.returns). Identify the data-binding error and propose one correction. Keep the existing month labels and Returns series unchanged. Include a small assertion showing the expected Sales data without claiming the chart was rendered.One corrected series expression and a concrete assertion against the supplied data.Only the Sales binding changes, and its values come from sales rather than returns.