Gemini 3.7 Flash — именованный мультимодальный профиль рассуждений Google для программирования, агентных процессов и многошагового выполнения. Он развивает Gemini 3.6 Flash, внося алгоритмические изменения в рассуждения и поддержку агентного понимания видео. Текст, изображения, аудио, видео и PDF могут служить исходным материалом для текстового результата. Полезные материалы включают точечную правку кода, сравнение дизайн-макета с реализацией или анализ событий записи с опорой на источник.
Руководство разработчика 3.7 подчёркивает более точное соответствие дизайну в настольных и веб-задачах. Для этого предоставьте целевой макет, соответствующий исходный код и наблюдаемое расхождение. Попросите сравнение по конкретным элементам: отступам, состояниям компонентов, текстовой иерархии или поведению взаимодействий. Для сравнения дизайна запросите список несоответствий между макетом панели настроек и существующей реализацией, связав каждое предлагаемое исправление со скриншотом или исходным кодом. Результат должен указывать нужные изменения, не расширяя дизайн незаметно за пределы переданных требований.
Для программирования задайте цель, существующее поведение, соответствующие файлы и ограничения. Google позиционирует 3.7 для решения проблем ПО и сокращения неудачных агентных циклов, однако полезная проверка всё равно изучает фактическое изменение и результат валидации. Сохраняйте последовательность наблюдений инструментов в диалоге, чтобы более поздний шаг не начинался с выдуманного описания кодовой базы. Итоговый результат может отделять предлагаемое изменение от подтверждённого инструментами подключённого приложения.
Документированные уровни thinking — low, medium и high, по умолчанию medium. Low поддерживает более быстрые ответы в узких пределах, а high предназначен для трудных рассуждений и продолжительной работы с инструментами. Gemini 3.7 Flash не поддерживает minimal. Поэтому краткому анализу одного несоответствия интерфейса и глубокому исследованию нескольких файлов нужны разные уровни усилия. Определите итоговый материал и условия, которым он должен соответствовать, перед запросом длинной последовательности рассуждений и действий.
Страница именно этой модели указывает вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку к поиску, Maps и URL context. Computer Use помечен как предварительная возможность, а структурированный вывод может задавать запись результата. Запрос функции — предлагаемая операция, которую подключённое приложение должно выполнить и вернуть. Для агентной задачи задайте инструменту ясное назначение и сохраните реальный результат перед тем, как просить модель продолжить. Для извлечения из документа определите поля, допустимые значения и способ представления отсутствующей информации.
Эта версия поддерживает агентное понимание видео. Предоставьте нужную запись и укажите событие или отношение, которое следует изучить. Практический бриф может спрашивать, какое видимое действие объясняет изменение состояния, или требовать упорядоченное описание событий со свидетельствами из ролика. Изображения и страницы PDF аналогично поддерживают визуальное сравнение или сравнение документов. Вывод остаётся текстом: интерпретацией, извлечёнными данными, кодом или письменным объяснением. Генерация видео, графики или речи относится к отдельным профилям моделей.
В таблице именно API 3.7 Google указывает 1 048 576 токенов входа и 65 536 токенов вывода, а собственная карточка описывает контекст до 1M и текстовый вывод 64K. Включайте инструкции, предыдущие реплики и переданные медиа в подготовку входа. Для профиля разработчика перечислены пакетная обработка и кэширование, а также варианты Flex и Priority. Для набора независимых запросов сохраняйте идентификаторы источников и единый формат результата, чтобы каждый ответ можно было проверить по собственному входу.
Возможные ограничения включают галлюцинации, эпизодическую медленную работу и тайм-ауты. Граница знаний — март 2026 года, в отдельных областях знания ограничены январём 2025 года. Предоставляйте актуальные исходные материалы, когда заключение зависит от более свежих фактов. Полезное отличие версии — её документированный акцент на проблемах ПО, следовании дизайну и рассуждениях о видео; проверяйте эти результаты по реальным макетам, коду или медиа вместо замены именованного исторического профиля более новыми возможностями.
", "aboutText": "Gemini 3.7 Flash — именованный мультимодальный профиль рассуждений Google для программирования, агентных процессов и многошагового выполнения. Он развивает Gemini 3.6 Flash, внося алгоритмические изменения в рассуждения и поддержку агентного понимания видео. Текст, изображения, аудио, видео и PDF могут служить исходным материалом для текстового результата. Полезные материалы включают точечную правку кода, сравнение дизайн-макета с реализацией или анализ событий записи с опорой на источник.\n\nРуководство разработчика 3.7 подчёркивает более точное соответствие дизайну в настольных и веб-задачах. Для этого предоставьте целевой макет, соответствующий исходный код и наблюдаемое расхождение. Попросите сравнение по конкретным элементам: отступам, состояниям компонентов, текстовой иерархии или поведению взаимодействий. Для сравнения дизайна запросите список несоответствий между макетом панели настроек и существующей реализацией, связав каждое предлагаемое исправление со скриншотом или исходным кодом. Результат должен указывать нужные изменения, не расширяя дизайн незаметно за пределы переданных требований.\n\nДля программирования задайте цель, существующее поведение, соответствующие файлы и ограничения. Google позиционирует 3.7 для решения проблем ПО и сокращения неудачных агентных циклов, однако полезная проверка всё равно изучает фактическое изменение и результат валидации. Сохраняйте последовательность наблюдений инструментов в диалоге, чтобы более поздний шаг не начинался с выдуманного описания кодовой базы. Итоговый результат может отделять предлагаемое изменение от подтверждённого инструментами подключённого приложения.\n\nДокументированные уровни thinking — low, medium и high, по умолчанию medium. Low поддерживает более быстрые ответы в узких пределах, а high предназначен для трудных рассуждений и продолжительной работы с инструментами. Gemini 3.7 Flash не поддерживает minimal. Поэтому краткому анализу одного несоответствия интерфейса и глубокому исследованию нескольких файлов нужны разные уровни усилия. Определите итоговый материал и условия, которым он должен соответствовать, перед запросом длинной последовательности рассуждений и действий.\n\nСтраница именно этой модели указывает вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку к поиску, Maps и URL context. Computer Use помечен как предварительная возможность, а структурированный вывод может задавать запись результата. Запрос функции — предлагаемая операция, которую подключённое приложение должно выполнить и вернуть. Для агентной задачи задайте инструменту ясное назначение и сохраните реальный результат перед тем, как просить модель продолжить. Для извлечения из документа определите поля, допустимые значения и способ представления отсутствующей информации.\n\nЭта версия поддерживает агентное понимание видео. Предоставьте нужную запись и укажите событие или отношение, которое следует изучить. Практический бриф может спрашивать, какое видимое действие объясняет изменение состояния, или требовать упорядоченное описание событий со свидетельствами из ролика. Изображения и страницы PDF аналогично поддерживают визуальное сравнение или сравнение документов. Вывод остаётся текстом: интерпретацией, извлечёнными данными, кодом или письменным объяснением. Генерация видео, графики или речи относится к отдельным профилям моделей.\n\nВ таблице именно API 3.7 Google указывает 1 048 576 токенов входа и 65 536 токенов вывода, а собственная карточка описывает контекст до 1M и текстовый вывод 64K. Включайте инструкции, предыдущие реплики и переданные медиа в подготовку входа. Для профиля разработчика перечислены пакетная обработка и кэширование, а также варианты Flex и Priority. Для набора независимых запросов сохраняйте идентификаторы источников и единый формат результата, чтобы каждый ответ можно было проверить по собственному входу.\n\nВозможные ограничения включают галлюцинации, эпизодическую медленную работу и тайм-ауты. Граница знаний — март 2026 года, в отдельных областях знания ограничены январём 2025 года. Предоставляйте актуальные исходные материалы, когда заключение зависит от более свежих фактов. Полезное отличие версии — её документированный акцент на проблемах ПО, следовании дизайну и рассуждениях о видео; проверяйте эти результаты по реальным макетам, коду или медиа вместо замены именованного исторического профиля более новыми возможностями.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Технический пример на английском
Match a written panel specification\n\nCompare this panel specification with its CSS. Specification: title above the form; labels remain visible; error text appears below its field. CSS: .panel{display:flex;flex-direction:column-reverse} .field label{display:none}. Explain the mismatches and propose the smallest CSS and markup corrections. Give inspection checks for normal and error states using the supplied written requirements.A mismatch list, focused CSS/markup changes and normal/error-state inspection checks.Check that each proposed change maps to a stated requirement without redesigning other elements.gemini-3.7-flashGemini 3.7 Flash сочетает мультимодальные рассуждения с программированием и многошаговой агентной работой. Профиль Google 3.7 выделяет точность воспроизведения дизайн-макетов и агентное понимание видео с рассуждениями low, medium и high. Модель принимает текст и медиа, возвращает текст и имеет документированные пределы входа/вывода 1 048 576/65 536 токенов.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Gemini 3.7 Flash — именованный мультимодальный профиль рассуждений Google для программирования, агентных процессов и многошагового выполнения. Он развивает Gemini 3.6 Flash, внося алгоритмические изменения в рассуждения и поддержку агентного понимания видео. Текст, изображения, аудио, видео и PDF могут служить исходным материалом для текстового результата. Полезные материалы включают точечную правку кода, сравнение дизайн-макета с реализацией или анализ событий записи с опорой на источник.
Руководство разработчика 3.7 подчёркивает более точное соответствие дизайну в настольных и веб-задачах. Для этого предоставьте целевой макет, соответствующий исходный код и наблюдаемое расхождение. Попросите сравнение по конкретным элементам: отступам, состояниям компонентов, текстовой иерархии или поведению взаимодействий. Для сравнения дизайна запросите список несоответствий между макетом панели настроек и существующей реализацией, связав каждое предлагаемое исправление со скриншотом или исходным кодом. Результат должен указывать нужные изменения, не расширяя дизайн незаметно за пределы переданных требований.
Для программирования задайте цель, существующее поведение, соответствующие файлы и ограничения. Google позиционирует 3.7 для решения проблем ПО и сокращения неудачных агентных циклов, однако полезная проверка всё равно изучает фактическое изменение и результат валидации. Сохраняйте последовательность наблюдений инструментов в диалоге, чтобы более поздний шаг не начинался с выдуманного описания кодовой базы. Итоговый результат может отделять предлагаемое изменение от подтверждённого инструментами подключённого приложения.
Документированные уровни thinking — low, medium и high, по умолчанию medium. Low поддерживает более быстрые ответы в узких пределах, а high предназначен для трудных рассуждений и продолжительной работы с инструментами. Gemini 3.7 Flash не поддерживает minimal. Поэтому краткому анализу одного несоответствия интерфейса и глубокому исследованию нескольких файлов нужны разные уровни усилия. Определите итоговый материал и условия, которым он должен соответствовать, перед запросом длинной последовательности рассуждений и действий.
Страница именно этой модели указывает вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку к поиску, Maps и URL context. Computer Use помечен как предварительная возможность, а структурированный вывод может задавать запись результата. Запрос функции — предлагаемая операция, которую подключённое приложение должно выполнить и вернуть. Для агентной задачи задайте инструменту ясное назначение и сохраните реальный результат перед тем, как просить модель продолжить. Для извлечения из документа определите поля, допустимые значения и способ представления отсутствующей информации.
Эта версия поддерживает агентное понимание видео. Предоставьте нужную запись и укажите событие или отношение, которое следует изучить. Практический бриф может спрашивать, какое видимое действие объясняет изменение состояния, или требовать упорядоченное описание событий со свидетельствами из ролика. Изображения и страницы PDF аналогично поддерживают визуальное сравнение или сравнение документов. Вывод остаётся текстом: интерпретацией, извлечёнными данными, кодом или письменным объяснением. Генерация видео, графики или речи относится к отдельным профилям моделей.
В таблице именно API 3.7 Google указывает 1 048 576 токенов входа и 65 536 токенов вывода, а собственная карточка описывает контекст до 1M и текстовый вывод 64K. Включайте инструкции, предыдущие реплики и переданные медиа в подготовку входа. Для профиля разработчика перечислены пакетная обработка и кэширование, а также варианты Flex и Priority. Для набора независимых запросов сохраняйте идентификаторы источников и единый формат результата, чтобы каждый ответ можно было проверить по собственному входу.
Возможные ограничения включают галлюцинации, эпизодическую медленную работу и тайм-ауты. Граница знаний — март 2026 года, в отдельных областях знания ограничены январём 2025 года. Предоставляйте актуальные исходные материалы, когда заключение зависит от более свежих фактов. Полезное отличие версии — её документированный акцент на проблемах ПО, следовании дизайну и рассуждениях о видео; проверяйте эти результаты по реальным макетам, коду или медиа вместо замены именованного исторического профиля более новыми возможностями.
POST /v1/messagestext, imagetext| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения gemini-3.7-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 | Плата |
|---|---|---|
| КонфигурацияOpenAI Chat · Базовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Плата Вход · Входные токены $0.003 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.015 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.0003 / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияAnthropic Messages · Базовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Плата Вход · Входные токены $0.003 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.015 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.0003 / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
set -eu\n: "${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-3.7-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-3.7-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-3.7-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-3.7-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-3.7-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-3.7-flash
Ailoot Ultra gemini-3.7-flash, google/gemini-3.7-flash
/chat/completions
gemini-3.7-flashGemini 3.7 Flash сочетает мультимодальные рассуждения с программированием и многошаговой агентной работой. Профиль Google 3.7 выделяет точность воспроизведения дизайн-макетов и агентное понимание видео с рассуждениями low, medium и high. Модель принимает текст и медиа, возвращает текст и имеет документированные пределы входа/вывода 1 048 576/65 536 токенов.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Gemini 3.7 Flash — именованный мультимодальный профиль рассуждений Google для программирования, агентных процессов и многошагового выполнения. Он развивает Gemini 3.6 Flash, внося алгоритмические изменения в рассуждения и поддержку агентного понимания видео. Текст, изображения, аудио, видео и PDF могут служить исходным материалом для текстового результата. Полезные материалы включают точечную правку кода, сравнение дизайн-макета с реализацией или анализ событий записи с опорой на источник.
Руководство разработчика 3.7 подчёркивает более точное соответствие дизайну в настольных и веб-задачах. Для этого предоставьте целевой макет, соответствующий исходный код и наблюдаемое расхождение. Попросите сравнение по конкретным элементам: отступам, состояниям компонентов, текстовой иерархии или поведению взаимодействий. Для сравнения дизайна запросите список несоответствий между макетом панели настроек и существующей реализацией, связав каждое предлагаемое исправление со скриншотом или исходным кодом. Результат должен указывать нужные изменения, не расширяя дизайн незаметно за пределы переданных требований.
Для программирования задайте цель, существующее поведение, соответствующие файлы и ограничения. Google позиционирует 3.7 для решения проблем ПО и сокращения неудачных агентных циклов, однако полезная проверка всё равно изучает фактическое изменение и результат валидации. Сохраняйте последовательность наблюдений инструментов в диалоге, чтобы более поздний шаг не начинался с выдуманного описания кодовой базы. Итоговый результат может отделять предлагаемое изменение от подтверждённого инструментами подключённого приложения.
Документированные уровни thinking — low, medium и high, по умолчанию medium. Low поддерживает более быстрые ответы в узких пределах, а high предназначен для трудных рассуждений и продолжительной работы с инструментами. Gemini 3.7 Flash не поддерживает minimal. Поэтому краткому анализу одного несоответствия интерфейса и глубокому исследованию нескольких файлов нужны разные уровни усилия. Определите итоговый материал и условия, которым он должен соответствовать, перед запросом длинной последовательности рассуждений и действий.
Страница именно этой модели указывает вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку к поиску, Maps и URL context. Computer Use помечен как предварительная возможность, а структурированный вывод может задавать запись результата. Запрос функции — предлагаемая операция, которую подключённое приложение должно выполнить и вернуть. Для агентной задачи задайте инструменту ясное назначение и сохраните реальный результат перед тем, как просить модель продолжить. Для извлечения из документа определите поля, допустимые значения и способ представления отсутствующей информации.
Эта версия поддерживает агентное понимание видео. Предоставьте нужную запись и укажите событие или отношение, которое следует изучить. Практический бриф может спрашивать, какое видимое действие объясняет изменение состояния, или требовать упорядоченное описание событий со свидетельствами из ролика. Изображения и страницы PDF аналогично поддерживают визуальное сравнение или сравнение документов. Вывод остаётся текстом: интерпретацией, извлечёнными данными, кодом или письменным объяснением. Генерация видео, графики или речи относится к отдельным профилям моделей.
В таблице именно API 3.7 Google указывает 1 048 576 токенов входа и 65 536 токенов вывода, а собственная карточка описывает контекст до 1M и текстовый вывод 64K. Включайте инструкции, предыдущие реплики и переданные медиа в подготовку входа. Для профиля разработчика перечислены пакетная обработка и кэширование, а также варианты Flex и Priority. Для набора независимых запросов сохраняйте идентификаторы источников и единый формат результата, чтобы каждый ответ можно было проверить по собственному входу.
Возможные ограничения включают галлюцинации, эпизодическую медленную работу и тайм-ауты. Граница знаний — март 2026 года, в отдельных областях знания ограничены январём 2025 года. Предоставляйте актуальные исходные материалы, когда заключение зависит от более свежих фактов. Полезное отличие версии — её документированный акцент на проблемах ПО, следовании дизайну и рассуждениях о видео; проверяйте эти результаты по реальным макетам, коду или медиа вместо замены именованного исторического профиля более новыми возможностями.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеpath.model | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения gemini-3.7-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 | Плата |
|---|---|---|
| КонфигурацияOpenAI Chat · Базовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Плата Вход · Входные токены $0.003 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.015 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.0003 / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияAnthropic Messages · Базовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Плата Вход · Входные токены $0.003 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.015 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.0003 / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
set -eu\n: "${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-3.7-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-3.7-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-3.7-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-3.7-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-3.7-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-3.7-flash
Ailoot Ultra gemini-3.7-flash, google/gemini-3.7-flash
/chat/completions
gemini-3.7-flashGemini 3.7 Flash сочетает мультимодальные рассуждения с программированием и многошаговой агентной работой. Профиль Google 3.7 выделяет точность воспроизведения дизайн-макетов и агентное понимание видео с рассуждениями low, medium и high. Модель принимает текст и медиа, возвращает текст и имеет документированные пределы входа/вывода 1 048 576/65 536 токенов.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Gemini 3.7 Flash — именованный мультимодальный профиль рассуждений Google для программирования, агентных процессов и многошагового выполнения. Он развивает Gemini 3.6 Flash, внося алгоритмические изменения в рассуждения и поддержку агентного понимания видео. Текст, изображения, аудио, видео и PDF могут служить исходным материалом для текстового результата. Полезные материалы включают точечную правку кода, сравнение дизайн-макета с реализацией или анализ событий записи с опорой на источник.
Руководство разработчика 3.7 подчёркивает более точное соответствие дизайну в настольных и веб-задачах. Для этого предоставьте целевой макет, соответствующий исходный код и наблюдаемое расхождение. Попросите сравнение по конкретным элементам: отступам, состояниям компонентов, текстовой иерархии или поведению взаимодействий. Для сравнения дизайна запросите список несоответствий между макетом панели настроек и существующей реализацией, связав каждое предлагаемое исправление со скриншотом или исходным кодом. Результат должен указывать нужные изменения, не расширяя дизайн незаметно за пределы переданных требований.
Для программирования задайте цель, существующее поведение, соответствующие файлы и ограничения. Google позиционирует 3.7 для решения проблем ПО и сокращения неудачных агентных циклов, однако полезная проверка всё равно изучает фактическое изменение и результат валидации. Сохраняйте последовательность наблюдений инструментов в диалоге, чтобы более поздний шаг не начинался с выдуманного описания кодовой базы. Итоговый результат может отделять предлагаемое изменение от подтверждённого инструментами подключённого приложения.
Документированные уровни thinking — low, medium и high, по умолчанию medium. Low поддерживает более быстрые ответы в узких пределах, а high предназначен для трудных рассуждений и продолжительной работы с инструментами. Gemini 3.7 Flash не поддерживает minimal. Поэтому краткому анализу одного несоответствия интерфейса и глубокому исследованию нескольких файлов нужны разные уровни усилия. Определите итоговый материал и условия, которым он должен соответствовать, перед запросом длинной последовательности рассуждений и действий.
Страница именно этой модели указывает вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку к поиску, Maps и URL context. Computer Use помечен как предварительная возможность, а структурированный вывод может задавать запись результата. Запрос функции — предлагаемая операция, которую подключённое приложение должно выполнить и вернуть. Для агентной задачи задайте инструменту ясное назначение и сохраните реальный результат перед тем, как просить модель продолжить. Для извлечения из документа определите поля, допустимые значения и способ представления отсутствующей информации.
Эта версия поддерживает агентное понимание видео. Предоставьте нужную запись и укажите событие или отношение, которое следует изучить. Практический бриф может спрашивать, какое видимое действие объясняет изменение состояния, или требовать упорядоченное описание событий со свидетельствами из ролика. Изображения и страницы PDF аналогично поддерживают визуальное сравнение или сравнение документов. Вывод остаётся текстом: интерпретацией, извлечёнными данными, кодом или письменным объяснением. Генерация видео, графики или речи относится к отдельным профилям моделей.
В таблице именно API 3.7 Google указывает 1 048 576 токенов входа и 65 536 токенов вывода, а собственная карточка описывает контекст до 1M и текстовый вывод 64K. Включайте инструкции, предыдущие реплики и переданные медиа в подготовку входа. Для профиля разработчика перечислены пакетная обработка и кэширование, а также варианты Flex и Priority. Для набора независимых запросов сохраняйте идентификаторы источников и единый формат результата, чтобы каждый ответ можно было проверить по собственному входу.
Возможные ограничения включают галлюцинации, эпизодическую медленную работу и тайм-ауты. Граница знаний — март 2026 года, в отдельных областях знания ограничены январём 2025 года. Предоставляйте актуальные исходные материалы, когда заключение зависит от более свежих фактов. Полезное отличие версии — её документированный акцент на проблемах ПО, следовании дизайну и рассуждениях о видео; проверяйте эти результаты по реальным макетам, коду или медиа вместо замены именованного исторического профиля более новыми возможностями.
POST /v1/chat/completionstexttext| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения gemini-3.7-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.
| Конфигурация | Шкала ставок | Плата |
|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Плата Вход · Входные токены $0.003 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.015 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.0003 / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"gemini-3.7-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-3.7-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-3.7-flash
Ailoot Ultra gemini-3.7-flash, google/gemini-3.7-flash
/chat/completions
gemini-3.7-flashGemini 3.7 Flash сочетает мультимодальные рассуждения с программированием и многошаговой агентной работой. Профиль Google 3.7 выделяет точность воспроизведения дизайн-макетов и агентное понимание видео с рассуждениями low, medium и high. Модель принимает текст и медиа, возвращает текст и имеет документированные пределы входа/вывода 1 048 576/65 536 токенов.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Gemini 3.7 Flash — именованный мультимодальный профиль рассуждений Google для программирования, агентных процессов и многошагового выполнения. Он развивает Gemini 3.6 Flash, внося алгоритмические изменения в рассуждения и поддержку агентного понимания видео. Текст, изображения, аудио, видео и PDF могут служить исходным материалом для текстового результата. Полезные материалы включают точечную правку кода, сравнение дизайн-макета с реализацией или анализ событий записи с опорой на источник.
Руководство разработчика 3.7 подчёркивает более точное соответствие дизайну в настольных и веб-задачах. Для этого предоставьте целевой макет, соответствующий исходный код и наблюдаемое расхождение. Попросите сравнение по конкретным элементам: отступам, состояниям компонентов, текстовой иерархии или поведению взаимодействий. Для сравнения дизайна запросите список несоответствий между макетом панели настроек и существующей реализацией, связав каждое предлагаемое исправление со скриншотом или исходным кодом. Результат должен указывать нужные изменения, не расширяя дизайн незаметно за пределы переданных требований.
Для программирования задайте цель, существующее поведение, соответствующие файлы и ограничения. Google позиционирует 3.7 для решения проблем ПО и сокращения неудачных агентных циклов, однако полезная проверка всё равно изучает фактическое изменение и результат валидации. Сохраняйте последовательность наблюдений инструментов в диалоге, чтобы более поздний шаг не начинался с выдуманного описания кодовой базы. Итоговый результат может отделять предлагаемое изменение от подтверждённого инструментами подключённого приложения.
Документированные уровни thinking — low, medium и high, по умолчанию medium. Low поддерживает более быстрые ответы в узких пределах, а high предназначен для трудных рассуждений и продолжительной работы с инструментами. Gemini 3.7 Flash не поддерживает minimal. Поэтому краткому анализу одного несоответствия интерфейса и глубокому исследованию нескольких файлов нужны разные уровни усилия. Определите итоговый материал и условия, которым он должен соответствовать, перед запросом длинной последовательности рассуждений и действий.
Страница именно этой модели указывает вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку к поиску, Maps и URL context. Computer Use помечен как предварительная возможность, а структурированный вывод может задавать запись результата. Запрос функции — предлагаемая операция, которую подключённое приложение должно выполнить и вернуть. Для агентной задачи задайте инструменту ясное назначение и сохраните реальный результат перед тем, как просить модель продолжить. Для извлечения из документа определите поля, допустимые значения и способ представления отсутствующей информации.
Эта версия поддерживает агентное понимание видео. Предоставьте нужную запись и укажите событие или отношение, которое следует изучить. Практический бриф может спрашивать, какое видимое действие объясняет изменение состояния, или требовать упорядоченное описание событий со свидетельствами из ролика. Изображения и страницы PDF аналогично поддерживают визуальное сравнение или сравнение документов. Вывод остаётся текстом: интерпретацией, извлечёнными данными, кодом или письменным объяснением. Генерация видео, графики или речи относится к отдельным профилям моделей.
В таблице именно API 3.7 Google указывает 1 048 576 токенов входа и 65 536 токенов вывода, а собственная карточка описывает контекст до 1M и текстовый вывод 64K. Включайте инструкции, предыдущие реплики и переданные медиа в подготовку входа. Для профиля разработчика перечислены пакетная обработка и кэширование, а также варианты Flex и Priority. Для набора независимых запросов сохраняйте идентификаторы источников и единый формат результата, чтобы каждый ответ можно было проверить по собственному входу.
Возможные ограничения включают галлюцинации, эпизодическую медленную работу и тайм-ауты. Граница знаний — март 2026 года, в отдельных областях знания ограничены январём 2025 года. Предоставляйте актуальные исходные материалы, когда заключение зависит от более свежих фактов. Полезное отличие версии — её документированный акцент на проблемах ПО, следовании дизайну и рассуждениях о видео; проверяйте эти результаты по реальным макетам, коду или медиа вместо замены именованного исторического профиля более новыми возможностями.
POST /v1/messagestextjson, sse| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения gemini-3.7-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.
| Конфигурация | Шкала ставок | Плата |
|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Плата Вход · Входные токены $0.003 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.015 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.0003 / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
{\n "model": "gemini-3.7-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-3.7-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-3.7-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-3.7-flash
Ailoot Ultra gemini-3.7-flash, google/gemini-3.7-flash
/chat/completions
google/gemini-3.7-flashGemini 3.7 Flash сочетает мультимодальные рассуждения с программированием и многошаговой агентной работой. Профиль Google 3.7 выделяет точность воспроизведения дизайн-макетов и агентное понимание видео с рассуждениями low, medium и high. Модель принимает текст и медиа, возвращает текст и имеет документированные пределы входа/вывода 1 048 576/65 536 токенов.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Gemini 3.7 Flash — именованный мультимодальный профиль рассуждений Google для программирования, агентных процессов и многошагового выполнения. Он развивает Gemini 3.6 Flash, внося алгоритмические изменения в рассуждения и поддержку агентного понимания видео. Текст, изображения, аудио, видео и PDF могут служить исходным материалом для текстового результата. Полезные материалы включают точечную правку кода, сравнение дизайн-макета с реализацией или анализ событий записи с опорой на источник.
Руководство разработчика 3.7 подчёркивает более точное соответствие дизайну в настольных и веб-задачах. Для этого предоставьте целевой макет, соответствующий исходный код и наблюдаемое расхождение. Попросите сравнение по конкретным элементам: отступам, состояниям компонентов, текстовой иерархии или поведению взаимодействий. Для сравнения дизайна запросите список несоответствий между макетом панели настроек и существующей реализацией, связав каждое предлагаемое исправление со скриншотом или исходным кодом. Результат должен указывать нужные изменения, не расширяя дизайн незаметно за пределы переданных требований.
Для программирования задайте цель, существующее поведение, соответствующие файлы и ограничения. Google позиционирует 3.7 для решения проблем ПО и сокращения неудачных агентных циклов, однако полезная проверка всё равно изучает фактическое изменение и результат валидации. Сохраняйте последовательность наблюдений инструментов в диалоге, чтобы более поздний шаг не начинался с выдуманного описания кодовой базы. Итоговый результат может отделять предлагаемое изменение от подтверждённого инструментами подключённого приложения.
Документированные уровни thinking — low, medium и high, по умолчанию medium. Low поддерживает более быстрые ответы в узких пределах, а high предназначен для трудных рассуждений и продолжительной работы с инструментами. Gemini 3.7 Flash не поддерживает minimal. Поэтому краткому анализу одного несоответствия интерфейса и глубокому исследованию нескольких файлов нужны разные уровни усилия. Определите итоговый материал и условия, которым он должен соответствовать, перед запросом длинной последовательности рассуждений и действий.
Страница именно этой модели указывает вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку к поиску, Maps и URL context. Computer Use помечен как предварительная возможность, а структурированный вывод может задавать запись результата. Запрос функции — предлагаемая операция, которую подключённое приложение должно выполнить и вернуть. Для агентной задачи задайте инструменту ясное назначение и сохраните реальный результат перед тем, как просить модель продолжить. Для извлечения из документа определите поля, допустимые значения и способ представления отсутствующей информации.
Эта версия поддерживает агентное понимание видео. Предоставьте нужную запись и укажите событие или отношение, которое следует изучить. Практический бриф может спрашивать, какое видимое действие объясняет изменение состояния, или требовать упорядоченное описание событий со свидетельствами из ролика. Изображения и страницы PDF аналогично поддерживают визуальное сравнение или сравнение документов. Вывод остаётся текстом: интерпретацией, извлечёнными данными, кодом или письменным объяснением. Генерация видео, графики или речи относится к отдельным профилям моделей.
В таблице именно API 3.7 Google указывает 1 048 576 токенов входа и 65 536 токенов вывода, а собственная карточка описывает контекст до 1M и текстовый вывод 64K. Включайте инструкции, предыдущие реплики и переданные медиа в подготовку входа. Для профиля разработчика перечислены пакетная обработка и кэширование, а также варианты Flex и Priority. Для набора независимых запросов сохраняйте идентификаторы источников и единый формат результата, чтобы каждый ответ можно было проверить по собственному входу.
Возможные ограничения включают галлюцинации, эпизодическую медленную работу и тайм-ауты. Граница знаний — март 2026 года, в отдельных областях знания ограничены январём 2025 года. Предоставляйте актуальные исходные материалы, когда заключение зависит от более свежих фактов. Полезное отличие версии — её документированный акцент на проблемах ПО, следовании дизайну и рассуждениях о видео; проверяйте эти результаты по реальным макетам, коду или медиа вместо замены именованного исторического профиля более новыми возможностями.
POST /v1/chat/completionstexttext| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения google/gemini-3.7-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.
| Конфигурация | Шкала ставок | Плата |
|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Плата Вход · Входные токены $0.003 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.015 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.0003 / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemini-3.7-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-3.7-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-3.7-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-3.7-flash
Ailoot Ultra gemini-3.7-flash, google/gemini-3.7-flash
/chat/completions
google/gemini-3.7-flashGemini 3.7 Flash сочетает мультимодальные рассуждения с программированием и многошаговой агентной работой. Профиль Google 3.7 выделяет точность воспроизведения дизайн-макетов и агентное понимание видео с рассуждениями low, medium и high. Модель принимает текст и медиа, возвращает текст и имеет документированные пределы входа/вывода 1 048 576/65 536 токенов.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Gemini 3.7 Flash — именованный мультимодальный профиль рассуждений Google для программирования, агентных процессов и многошагового выполнения. Он развивает Gemini 3.6 Flash, внося алгоритмические изменения в рассуждения и поддержку агентного понимания видео. Текст, изображения, аудио, видео и PDF могут служить исходным материалом для текстового результата. Полезные материалы включают точечную правку кода, сравнение дизайн-макета с реализацией или анализ событий записи с опорой на источник.
Руководство разработчика 3.7 подчёркивает более точное соответствие дизайну в настольных и веб-задачах. Для этого предоставьте целевой макет, соответствующий исходный код и наблюдаемое расхождение. Попросите сравнение по конкретным элементам: отступам, состояниям компонентов, текстовой иерархии или поведению взаимодействий. Для сравнения дизайна запросите список несоответствий между макетом панели настроек и существующей реализацией, связав каждое предлагаемое исправление со скриншотом или исходным кодом. Результат должен указывать нужные изменения, не расширяя дизайн незаметно за пределы переданных требований.
Для программирования задайте цель, существующее поведение, соответствующие файлы и ограничения. Google позиционирует 3.7 для решения проблем ПО и сокращения неудачных агентных циклов, однако полезная проверка всё равно изучает фактическое изменение и результат валидации. Сохраняйте последовательность наблюдений инструментов в диалоге, чтобы более поздний шаг не начинался с выдуманного описания кодовой базы. Итоговый результат может отделять предлагаемое изменение от подтверждённого инструментами подключённого приложения.
Документированные уровни thinking — low, medium и high, по умолчанию medium. Low поддерживает более быстрые ответы в узких пределах, а high предназначен для трудных рассуждений и продолжительной работы с инструментами. Gemini 3.7 Flash не поддерживает minimal. Поэтому краткому анализу одного несоответствия интерфейса и глубокому исследованию нескольких файлов нужны разные уровни усилия. Определите итоговый материал и условия, которым он должен соответствовать, перед запросом длинной последовательности рассуждений и действий.
Страница именно этой модели указывает вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку к поиску, Maps и URL context. Computer Use помечен как предварительная возможность, а структурированный вывод может задавать запись результата. Запрос функции — предлагаемая операция, которую подключённое приложение должно выполнить и вернуть. Для агентной задачи задайте инструменту ясное назначение и сохраните реальный результат перед тем, как просить модель продолжить. Для извлечения из документа определите поля, допустимые значения и способ представления отсутствующей информации.
Эта версия поддерживает агентное понимание видео. Предоставьте нужную запись и укажите событие или отношение, которое следует изучить. Практический бриф может спрашивать, какое видимое действие объясняет изменение состояния, или требовать упорядоченное описание событий со свидетельствами из ролика. Изображения и страницы PDF аналогично поддерживают визуальное сравнение или сравнение документов. Вывод остаётся текстом: интерпретацией, извлечёнными данными, кодом или письменным объяснением. Генерация видео, графики или речи относится к отдельным профилям моделей.
В таблице именно API 3.7 Google указывает 1 048 576 токенов входа и 65 536 токенов вывода, а собственная карточка описывает контекст до 1M и текстовый вывод 64K. Включайте инструкции, предыдущие реплики и переданные медиа в подготовку входа. Для профиля разработчика перечислены пакетная обработка и кэширование, а также варианты Flex и Priority. Для набора независимых запросов сохраняйте идентификаторы источников и единый формат результата, чтобы каждый ответ можно было проверить по собственному входу.
Возможные ограничения включают галлюцинации, эпизодическую медленную работу и тайм-ауты. Граница знаний — март 2026 года, в отдельных областях знания ограничены январём 2025 года. Предоставляйте актуальные исходные материалы, когда заключение зависит от более свежих фактов. Полезное отличие версии — её документированный акцент на проблемах ПО, следовании дизайну и рассуждениях о видео; проверяйте эти результаты по реальным макетам, коду или медиа вместо замены именованного исторического профиля более новыми возможностями.
POST /v1/messagestextjson, sse| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения google/gemini-3.7-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.
| Конфигурация | Шкала ставок | Плата |
|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Плата Вход · Входные токены $0.003 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.015 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.0003 / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
{\n "model": "google/gemini-3.7-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-3.7-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-3.7-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-3.7-flash
Ailoot Ultra gemini-3.7-flash, google/gemini-3.7-flash
/chat/completions
Технический пример на английском
Match a written panel specification\n\nCompare this panel specification with its CSS. Specification: title above the form; labels remain visible; error text appears below its field. CSS: .panel{display:flex;flex-direction:column-reverse} .field label{display:none}. Explain the mismatches and propose the smallest CSS and markup corrections. Give inspection checks for normal and error states using the supplied written requirements.A mismatch list, focused CSS/markup changes and normal/error-state inspection checks.Check that each proposed change maps to a stated requirement without redesigning other elements.