{
  "aboutHtml": "<p>Gemini 3 Pro Preview — предварительная версия Gemini 3 Pro от Google для мультимодальных рассуждений и генерации текста. Она может работать с текстом, изображениями, аудио, видео и PDF-документами и возвращать письменный результат. Среди предполагаемых применений — сложный анализ, продвинутое программирование, разработка алгоритмов и задачи, сочетающие большой набор источников с конкретным вопросом.</p><h4>Модель и структура входных данных</h4><p>Gemini 3 Pro — модель на основе трансформера с разреженной смесью экспертов и встроенной поддержкой мультимодального входа. Её архитектура направляет каждый токен в выбранное подмножество экспертов. Это особенность устройства модели, а не пользовательская настройка для выбора определённого эксперта или фиксации конфигурации обслуживания.</p><p>Подготавливайте входные данные исходя из того, какая информация нужна для задачи. Документ, снимок экрана и аудиозапись могут предоставлять разные свидетельства. Укажите, что содержит каждый материал и как он должен участвовать в формировании ответа. Вывод остаётся текстовым: понимание визуальных или речевых материалов не превращает эту предварительную версию в генератор изображений, речи или видео.</p><h4>Мультимодальный анализ</h4><p>Используйте изображения для вопросов о видимом содержимом, аудио — для речевой или акустической информации, а видео — для последовательностей, в которых важны изменения во времени. Прикладывайте сам материал к вопросу, а не описывайте его только по памяти. При сравнении нескольких материалов давайте им понятные метки, чтобы ответ мог ссылаться на нужный источник.</p><p>Например, задание на анализ продукта может объединять письменную спецификацию, снимок интерфейса и запись демонстрации. Запросите сравнение, отделяющее обещанное в спецификации от того, что видно или слышно в предоставленных материалах. Определите желаемый результат: выводы, подтверждающие наблюдения и нерешённые вопросы.</p><p>Для задачи с PDF предоставьте документ и укажите разделы или утверждения, которые нужно изучить. Полезный вопрос требует сравнения, извлечения данных или объяснения с опорой на источник, а не только общего пересказа большого файла.</p><h4>Длинный контекст и лимит вывода</h4><p>Спецификация именно этой предварительной версии указывает лимит входа 1 048 576 токенов и лимит вывода 65 536 токенов. Производитель сообщает о срезе знаний на январь 2025 года; предоставляйте более свежие источники, если вопрос зависит от последующих событий или сведений. Это разные ограничения. Большой набор источников можно прочитать ради конкретного ответа, не требуя от модели воспроизвести каждую часть входа.</p><p>Организуйте длинный материал так, чтобы его структура была понятна: названия документов, границы разделов, пути к файлам кода и вопрос, на который должен отвечать результат. Размещайте значимые исключения и определения рядом с фрагментами, к которым они относятся. Если нужен большой отчёт, задайте его разделы и ожидаемые подтверждения для каждого из них.</p><p>Большое контекстное окно не гарантирует одинакового внимания к каждой детали и правильности каждого вывода. Google также отмечает возможное ухудшение качества по мере продолжения многоходового диалога; проверяйте важные факты из источников и повторно используемый контекст по ходу разговора. Сверяйте ответ с конкретными фрагментами или материалами, подтверждающими его важные утверждения.</p><h4>Программирование и разработка алгоритмов</h4><p>В число предполагаемых применений производитель включает продвинутое программирование и работу с алгоритмами. Предоставьте нужный исходный код, допущения об окружении, наблюдаемую ошибку и ожидаемое поведение. Для алгоритмической задачи определите вход, желаемый выход и условия: например, порядок, повторы или некорректные данные.</p><p>Полезное задание на отладку объединяет вызывающие сбой входные данные и сообщение об ошибке с минимальным относящимся к ним участком кода. Запросите диагноз и точечную правку, затем проверьте, устраняет ли предложенное изменение описанное поведение. Сгенерированный код и утверждение о его работоспособности отличаются от реализации, которую действительно запустили и проверили.</p><p>Для вопроса о большом репозитории используйте доступный объём входа, чтобы передать необходимые файлы с понятными метками путей. Укажите, нужен ли вам разбор, предлагаемый патч или анализ альтернатив: тогда результат будет иметь конкретное назначение.</p><h4>Инструменты, источники и структурированные результаты</h4><p>Спецификация производителя для этой предварительной версии предусматривает вызовы функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку ответа к результатам поиска и контекст из URL. У этих возможностей разные назначения. Вызов функции описывает операцию, которую должно выполнить приложение; результат инструмента затем предоставляет сведения для следующего шага модели. Выполнение кода — сценарий работы с инструментом, а не гарантия того, что произвольный сгенерированный код приложения уже протестирован.</p><p>Привязка ответа к результатам поиска и контекст из URL обеспечивают работу с источниками, а поиск по файлам — с подготовленной коллекцией файлов. Сохраняйте результаты инструментов и связи с источниками вместе с ответом, чтобы вывод можно было проверить. Согласно спецификации, эта версия не поддерживает управление компьютером и привязку к данным Maps.</p><p>Поддержка структурированного вывода позволяет выразить результат в заданной схеме. До генерации определите поля и их смысл, а затем проверяйте и содержимое, и формат. Корректный структурированный объект по-прежнему нуждается в проверке фактов и соответствия задаче.</p><h4>Рассуждения, повторное использование и границы версий</h4><p>Эта предварительная версия поддерживает режим рассуждений. Для многошаговой работы задавайте понятную задачу, относящиеся к ней свидетельства и явные ограничения. Результат должен объяснять допущения и полезный вывод; скрытые рассуждения или само наличие режима размышления не служат проверкой.</p><p>Производитель также указывает поддержку кэширования и пакетной обработки. Это возможности обработки, отличные от содержательных возможностей модели; их наличие не доказывает, что конкретный запрос попал в кэш или что результат пакета верен.</p><p>Разграничивайте Gemini 3 Pro Preview, Gemini 3.1 Pro Preview, Gemini 3 Pro Image, а также аудиоверсии и версии Live. Вывод этой предварительной версии — текст; её спецификация не предусматривает генерацию изображений, генерацию аудио или работу в режиме Live. Сверяйте полученный ответ, код или структурированный результат с предоставленными источниками и поставленной задачей.</p>",
  "aboutText": "Gemini 3 Pro Preview — предварительная версия Gemini 3 Pro от Google для мультимодальных рассуждений и генерации текста. Она может работать с текстом, изображениями, аудио, видео и PDF-документами и возвращать письменный результат. Среди предполагаемых применений — сложный анализ, продвинутое программирование, разработка алгоритмов и задачи, сочетающие большой набор источников с конкретным вопросом.\n\n### Модель и структура входных данных\n\nGemini 3 Pro — модель на основе трансформера с разреженной смесью экспертов и встроенной поддержкой мультимодального входа. Её архитектура направляет каждый токен в выбранное подмножество экспертов. Это особенность устройства модели, а не пользовательская настройка для выбора определённого эксперта или фиксации конфигурации обслуживания.\n\nПодготавливайте входные данные исходя из того, какая информация нужна для задачи. Документ, снимок экрана и аудиозапись могут предоставлять разные свидетельства. Укажите, что содержит каждый материал и как он должен участвовать в формировании ответа. Вывод остаётся текстовым: понимание визуальных или речевых материалов не превращает эту предварительную версию в генератор изображений, речи или видео.\n\n### Мультимодальный анализ\n\nИспользуйте изображения для вопросов о видимом содержимом, аудио — для речевой или акустической информации, а видео — для последовательностей, в которых важны изменения во времени. Прикладывайте сам материал к вопросу, а не описывайте его только по памяти. При сравнении нескольких материалов давайте им понятные метки, чтобы ответ мог ссылаться на нужный источник.\n\nНапример, задание на анализ продукта может объединять письменную спецификацию, снимок интерфейса и запись демонстрации. Запросите сравнение, отделяющее обещанное в спецификации от того, что видно или слышно в предоставленных материалах. Определите желаемый результат: выводы, подтверждающие наблюдения и нерешённые вопросы.\n\nДля задачи с PDF предоставьте документ и укажите разделы или утверждения, которые нужно изучить. Полезный вопрос требует сравнения, извлечения данных или объяснения с опорой на источник, а не только общего пересказа большого файла.\n\n### Длинный контекст и лимит вывода\n\nСпецификация именно этой предварительной версии указывает лимит входа 1 048 576 токенов и лимит вывода 65 536 токенов. Производитель сообщает о срезе знаний на январь 2025 года; предоставляйте более свежие источники, если вопрос зависит от последующих событий или сведений. Это разные ограничения. Большой набор источников можно прочитать ради конкретного ответа, не требуя от модели воспроизвести каждую часть входа.\n\nОрганизуйте длинный материал так, чтобы его структура была понятна: названия документов, границы разделов, пути к файлам кода и вопрос, на который должен отвечать результат. Размещайте значимые исключения и определения рядом с фрагментами, к которым они относятся. Если нужен большой отчёт, задайте его разделы и ожидаемые подтверждения для каждого из них.\n\nБольшое контекстное окно не гарантирует одинакового внимания к каждой детали и правильности каждого вывода. Google также отмечает возможное ухудшение качества по мере продолжения многоходового диалога; проверяйте важные факты из источников и повторно используемый контекст по ходу разговора. Сверяйте ответ с конкретными фрагментами или материалами, подтверждающими его важные утверждения.\n\n### Программирование и разработка алгоритмов\n\nВ число предполагаемых применений производитель включает продвинутое программирование и работу с алгоритмами. Предоставьте нужный исходный код, допущения об окружении, наблюдаемую ошибку и ожидаемое поведение. Для алгоритмической задачи определите вход, желаемый выход и условия: например, порядок, повторы или некорректные данные.\n\nПолезное задание на отладку объединяет вызывающие сбой входные данные и сообщение об ошибке с минимальным относящимся к ним участком кода. Запросите диагноз и точечную правку, затем проверьте, устраняет ли предложенное изменение описанное поведение. Сгенерированный код и утверждение о его работоспособности отличаются от реализации, которую действительно запустили и проверили.\n\nДля вопроса о большом репозитории используйте доступный объём входа, чтобы передать необходимые файлы с понятными метками путей. Укажите, нужен ли вам разбор, предлагаемый патч или анализ альтернатив: тогда результат будет иметь конкретное назначение.\n\n### Инструменты, источники и структурированные результаты\n\nСпецификация производителя для этой предварительной версии предусматривает вызовы функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку ответа к результатам поиска и контекст из URL. У этих возможностей разные назначения. Вызов функции описывает операцию, которую должно выполнить приложение; результат инструмента затем предоставляет сведения для следующего шага модели. Выполнение кода — сценарий работы с инструментом, а не гарантия того, что произвольный сгенерированный код приложения уже протестирован.\n\nПривязка ответа к результатам поиска и контекст из URL обеспечивают работу с источниками, а поиск по файлам — с подготовленной коллекцией файлов. Сохраняйте результаты инструментов и связи с источниками вместе с ответом, чтобы вывод можно было проверить. Согласно спецификации, эта версия не поддерживает управление компьютером и привязку к данным Maps.\n\nПоддержка структурированного вывода позволяет выразить результат в заданной схеме. До генерации определите поля и их смысл, а затем проверяйте и содержимое, и формат. Корректный структурированный объект по-прежнему нуждается в проверке фактов и соответствия задаче.\n\n### Рассуждения, повторное использование и границы версий\n\nЭта предварительная версия поддерживает режим рассуждений. Для многошаговой работы задавайте понятную задачу, относящиеся к ней свидетельства и явные ограничения. Результат должен объяснять допущения и полезный вывод; скрытые рассуждения или само наличие режима размышления не служат проверкой.\n\nПроизводитель также указывает поддержку кэширования и пакетной обработки. Это возможности обработки, отличные от содержательных возможностей модели; их наличие не доказывает, что конкретный запрос попал в кэш или что результат пакета верен.\n\nРазграничивайте Gemini 3 Pro Preview, Gemini 3.1 Pro Preview, Gemini 3 Pro Image, а также аудиоверсии и версии Live. Вывод этой предварительной версии — текст; её спецификация не предусматривает генерацию изображений, генерацию аудио или работу в режиме Live. Сверяйте полученный ответ, код или структурированный результат с предоставленными источниками и поставленной задачей.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "028f5078f409681ea1b155dd6e475f6da063bb58d002e27699a76b52d975f33f",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "ru",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">•</span><h2 id=\"sheet-title\">gemini-3-pro-preview</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Закрыть\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Прочее /</span><code>gemini-3-pro-preview</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">Скопировать ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Разделы карточки модели\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Начало</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Входные данные и методы</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Тарифы</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Примеры</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Результаты</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Псевдонимы</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Методы API\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|chat|/v1/chat/completions|gemini-3-pro-preview\">Chat</button><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"-1\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"false\" id=\"card-method-tab-1\" data-card-method=\"Ultra|messages|/v1/messages|gemini-3-pro-preview\">Messages</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">Начало</h3><p class=\"mdesc-full\">Gemini 3 Pro Preview — мультимодальная модель Google для рассуждений, которая принимает текст, изображения, аудио, видео и PDF и возвращает текст. Большой объём входа, возможности программирования и поддерживаемые сценарии работы с инструментами подходят для подробного анализа, сравнения документов и выполнения задач на основе источников.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Допустимые входные данные</dt><dd>Текст</dd></div><div><dt>Результаты</dt><dd>Текст</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>О модели</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>Gemini 3 Pro Preview — предварительная версия Gemini 3 Pro от Google для мультимодальных рассуждений и генерации текста. Она может работать с текстом, изображениями, аудио, видео и PDF-документами и возвращать письменный результат. Среди предполагаемых применений — сложный анализ, продвинутое программирование, разработка алгоритмов и задачи, сочетающие большой набор источников с конкретным вопросом.</p><h4>Модель и структура входных данных</h4><p>Gemini 3 Pro — модель на основе трансформера с разреженной смесью экспертов и встроенной поддержкой мультимодального входа. Её архитектура направляет каждый токен в выбранное подмножество экспертов. Это особенность устройства модели, а не пользовательская настройка для выбора определённого эксперта или фиксации конфигурации обслуживания.</p><p>Подготавливайте входные данные исходя из того, какая информация нужна для задачи. Документ, снимок экрана и аудиозапись могут предоставлять разные свидетельства. Укажите, что содержит каждый материал и как он должен участвовать в формировании ответа. Вывод остаётся текстовым: понимание визуальных или речевых материалов не превращает эту предварительную версию в генератор изображений, речи или видео.</p><h4>Мультимодальный анализ</h4><p>Используйте изображения для вопросов о видимом содержимом, аудио — для речевой или акустической информации, а видео — для последовательностей, в которых важны изменения во времени. Прикладывайте сам материал к вопросу, а не описывайте его только по памяти. При сравнении нескольких материалов давайте им понятные метки, чтобы ответ мог ссылаться на нужный источник.</p><p>Например, задание на анализ продукта может объединять письменную спецификацию, снимок интерфейса и запись демонстрации. Запросите сравнение, отделяющее обещанное в спецификации от того, что видно или слышно в предоставленных материалах. Определите желаемый результат: выводы, подтверждающие наблюдения и нерешённые вопросы.</p><p>Для задачи с PDF предоставьте документ и укажите разделы или утверждения, которые нужно изучить. Полезный вопрос требует сравнения, извлечения данных или объяснения с опорой на источник, а не только общего пересказа большого файла.</p><h4>Длинный контекст и лимит вывода</h4><p>Спецификация именно этой предварительной версии указывает лимит входа 1 048 576 токенов и лимит вывода 65 536 токенов. Производитель сообщает о срезе знаний на январь 2025 года; предоставляйте более свежие источники, если вопрос зависит от последующих событий или сведений. Это разные ограничения. Большой набор источников можно прочитать ради конкретного ответа, не требуя от модели воспроизвести каждую часть входа.</p><p>Организуйте длинный материал так, чтобы его структура была понятна: названия документов, границы разделов, пути к файлам кода и вопрос, на который должен отвечать результат. Размещайте значимые исключения и определения рядом с фрагментами, к которым они относятся. Если нужен большой отчёт, задайте его разделы и ожидаемые подтверждения для каждого из них.</p><p>Большое контекстное окно не гарантирует одинакового внимания к каждой детали и правильности каждого вывода. Google также отмечает возможное ухудшение качества по мере продолжения многоходового диалога; проверяйте важные факты из источников и повторно используемый контекст по ходу разговора. Сверяйте ответ с конкретными фрагментами или материалами, подтверждающими его важные утверждения.</p><h4>Программирование и разработка алгоритмов</h4><p>В число предполагаемых применений производитель включает продвинутое программирование и работу с алгоритмами. Предоставьте нужный исходный код, допущения об окружении, наблюдаемую ошибку и ожидаемое поведение. Для алгоритмической задачи определите вход, желаемый выход и условия: например, порядок, повторы или некорректные данные.</p><p>Полезное задание на отладку объединяет вызывающие сбой входные данные и сообщение об ошибке с минимальным относящимся к ним участком кода. Запросите диагноз и точечную правку, затем проверьте, устраняет ли предложенное изменение описанное поведение. Сгенерированный код и утверждение о его работоспособности отличаются от реализации, которую действительно запустили и проверили.</p><p>Для вопроса о большом репозитории используйте доступный объём входа, чтобы передать необходимые файлы с понятными метками путей. Укажите, нужен ли вам разбор, предлагаемый патч или анализ альтернатив: тогда результат будет иметь конкретное назначение.</p><h4>Инструменты, источники и структурированные результаты</h4><p>Спецификация производителя для этой предварительной версии предусматривает вызовы функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку ответа к результатам поиска и контекст из URL. У этих возможностей разные назначения. Вызов функции описывает операцию, которую должно выполнить приложение; результат инструмента затем предоставляет сведения для следующего шага модели. Выполнение кода — сценарий работы с инструментом, а не гарантия того, что произвольный сгенерированный код приложения уже протестирован.</p><p>Привязка ответа к результатам поиска и контекст из URL обеспечивают работу с источниками, а поиск по файлам — с подготовленной коллекцией файлов. Сохраняйте результаты инструментов и связи с источниками вместе с ответом, чтобы вывод можно было проверить. Согласно спецификации, эта версия не поддерживает управление компьютером и привязку к данным Maps.</p><p>Поддержка структурированного вывода позволяет выразить результат в заданной схеме. До генерации определите поля и их смысл, а затем проверяйте и содержимое, и формат. Корректный структурированный объект по-прежнему нуждается в проверке фактов и соответствия задаче.</p><h4>Рассуждения, повторное использование и границы версий</h4><p>Эта предварительная версия поддерживает режим рассуждений. Для многошаговой работы задавайте понятную задачу, относящиеся к ней свидетельства и явные ограничения. Результат должен объяснять допущения и полезный вывод; скрытые рассуждения или само наличие режима размышления не служат проверкой.</p><p>Производитель также указывает поддержку кэширования и пакетной обработки. Это возможности обработки, отличные от содержательных возможностей модели; их наличие не доказывает, что конкретный запрос попал в кэш или что результат пакета верен.</p><p>Разграничивайте Gemini 3 Pro Preview, Gemini 3.1 Pro Preview, Gemini 3 Pro Image, а также аудиоверсии и версии Live. Вывод этой предварительной версии — текст; её спецификация не предусматривает генерацию изображений, генерацию аудио или работу в режиме Live. Сверяйте полученный ответ, код или структурированный результат с предоставленными источниками и поставленной задачей.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Доступно в Ailoot · входные данные и методы</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Чат OpenAI</b> <code>POST /v1/chat/completions</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Входные данные</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Результат</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Выходной формат</dt><dd>json или SSE</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Поле</th><th>Тип</th><th>Требование</th><th>Значения и ограничения</th><th>По умолчанию</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Обязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span><div>gemini-3-pro-preview</div></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">messages</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>message[]</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Обязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span><div>Минимум элементов: 1</div></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">messages[].role</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Обязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span><div class=\"note-s\">Зависит от модели</div></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">messages[].content</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Необязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span><div>Применяется, когда: Текстовая беседа</div></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">stream</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>boolean</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Необязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>false</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Сочетания входных материалов</summary><p class=\"note-s\"><b>Текст</b> · Текст UTF8</p><p class=\"note-s\"><code>messages[].content</code></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Параметры и жизненный цикл метода</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Параметр</th><th>Контракт</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>model, messages</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>messages</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>массив сообщений со структурой role/content</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>file_material</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>фактический документ UTF-8 вставляется как буквальный текст; ID файла не выводится из него</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>optional_controls</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>stream</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>control_scope</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>Текстовая беседа; stream — логическое значение, по умолчанию false.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>output_modalities</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>hosted_operations</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>multimodal_input_binding</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>null</td></tr></tbody></table></div><p>Псевдонимы метода: <code>/chat/completions</code></p><p>Жизненный цикл: <code>synchronous_or_streamed</code></p><p class=\"note-s\">Отправляйте точный ID модели вместе с messages.</p><p class=\"note-s\">Длина контекста не является пределом выхода.</p><p class=\"note-s\">Текстовый файл может передавать буквальный текст; входные изображения, аудио и файловые объекты требуют точной привязки.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Тарифы</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.</p><dl data-price-conditions><dt>Быстрый режим</dt><dd>Не указано <span class=\"note-s\">При выборе быстрого режима</span></dd><dt>Режим flex</dt><dd>Не указано <span class=\"note-s\">При выборе режима flex</span></dd><dt>Максимальная интенсивность рассуждений</dt><dd>Не указано <span class=\"note-s\">При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default)</span></dd><dt>Цены явного кэширования</dt><dd>Не включено <span class=\"note-s\">Когда запрошено явное кэширование</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ставки Ailoot</h4><h4>Цены по конфигурациям</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Конфигурация</th><th>Шкала ставок</th><th>Плата</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Конфигурация\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Конфигурация</span>Базовые ставки за токены</th><td data-cell-label=\"Шкала ставок\"><span class=\"card-cell-label\">Шкала ставок</span>Базовая ставка</td><td data-cell-label=\"Плата\"><span class=\"card-cell-label\">Плата</span><div><span>Вход · Входные токены</span> <b>$0.004</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Выход · Выходные токены</span> <b>$0.024</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Вход · Чтение кэша</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Вход · Запись в кэш</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Вход · Запись в кэш, 1 час</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. <a href=\"/docs/ru/billing/reserve/\">Как работают резервирование и расчёт →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Примеры запросов</h3><h4>Ailoot Ultra · Чат OpenAI</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Варианты кода\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1387-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1387-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1387-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1387-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Скопировать код\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1387-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1387-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;:&quot;gemini-3-pro-preview&quot;,&quot;messages&quot;:[{&quot;role&quot;:&quot;user&quot;,&quot;content&quot;:&quot;hello&quot;}],&quot;stream&quot;:false}&#39;)\n\nPath(&quot;request.json&quot;).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 &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(&quot;result.json&quot;).read_text())\nfor x in r.get(&quot;choices&quot;,[]):\n    if x.get(&quot;message&quot;,{}).get(&quot;content&quot;): print(x[&quot;message&quot;][&quot;content&quot;])\nPY_RESULT\n</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1387-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1387-tab-1\" hidden><pre data-lang=\"python\"><code>from openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get(&quot;AILOOT_API_KEY&quot;, &quot;&quot;).strip(): raise SystemExit(&quot;Set AILOOT_API_KEY before making a request&quot;)\nclient=OpenAI(base_url=&quot;https://api.ailoot.ai/v1&quot;,api_key=os.environ[&quot;AILOOT_API_KEY&quot;],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model=&quot;gemini-3-pro-preview&quot;, messages=[{&quot;role&quot;:&quot;user&quot;,&quot;content&quot;:&quot;hello&quot;}], stream=False)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem=&quot;result&quot;):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + &quot;.json&quot;).write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=&quot;utf-8&quot;)\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b&quot;-_&quot;, validate=True)\n        ext = &quot;png&quot; if raw.startswith(b&quot;\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n&quot;) else &quot;jpg&quot; if raw.startswith(b&quot;\\xff\\xd8&quot;) else &quot;webp&quot; if raw[:4] == b&quot;RIFF&quot; and raw[8:12] == b&quot;WEBP&quot; else suffix\n        file = Path(stem + &quot;-&quot; + label + &quot;.&quot; + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print(&quot;Saved&quot;, file)\n    for index, block in enumerate(data.get(&quot;content&quot;) or []):\n        print(&quot;Content&quot;, index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get(&quot;choices&quot;) or []:\n        print(&quot;Choice&quot;, choice.get(&quot;index&quot;), json.dumps(choice.get(&quot;message&quot;, choice.get(&quot;delta&quot;, {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get(&quot;output&quot;) or []):\n        print(&quot;Output&quot;, index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get(&quot;type&quot;) == &quot;image_generation_call&quot; and item.get(&quot;result&quot;):\n            save_blob(item[&quot;result&quot;], item.get(&quot;output_format&quot;) or &quot;bin&quot;, &quot;output-&quot; + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get(&quot;candidates&quot;) or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get(&quot;content&quot;) or {}).get(&quot;parts&quot;) or []):\n            print(&quot;Candidate/part&quot;, ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get(&quot;inlineData&quot;) or part.get(&quot;inline_data&quot;)\n            if blob and blob.get(&quot;data&quot;):\n                mime = blob.get(&quot;mimeType&quot;) or blob.get(&quot;mime_type&quot;)\n                suffix = {&quot;image/png&quot;:&quot;png&quot;, &quot;image/jpeg&quot;:&quot;jpg&quot;, &quot;image/webp&quot;:&quot;webp&quot;, &quot;audio/wav&quot;:&quot;wav&quot;, &quot;audio/mpeg&quot;:&quot;mp3&quot;, &quot;video/mp4&quot;:&quot;mp4&quot;}.get(mime, &quot;bin&quot;)\n                save_blob(blob[&quot;data&quot;], suffix, &quot;candidate-&quot; + str(ci) + &quot;-part-&quot; + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode=&quot;json&quot;))\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Получить и сохранить результаты</h3><h4>Ailoot Ultra · Чат OpenAI</h4><p class=\"note-s\">json или SSE</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Сохраняйте все готовые результаты</h5><p class=\"note-s\">Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.</p><p class=\"note-s\">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.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Если нужно проверить исходный ответ</h5><p class=\"note-s\">Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Поля ответа</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Поле</th><th>Тип</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">choices[].index</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.content</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span>string|null</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.tool_calls</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span>tool_call[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.reasoning_content</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.reasoning_details</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span>object|array</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">choices[].finish_reason</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span>string|null</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Ошибки и дальнейшие шаги</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Ответ</th><th>Условие</th><th>Следующий шаг</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Ответ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Ответ</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Условие\"><span class=\"card-cell-label\">Условие</span>Неверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра</td><td data-cell-label=\"Следующий шаг\"><span class=\"card-cell-label\">Следующий шаг</span>Исправьте указанные поля перед новым запросом на создание.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Псевдонимы</h3><h4>Псевдонимы моделей</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=gemini-3-pro-preview&amp;route=Ultra&amp;caller=gemini-3-pro-preview&amp;fmt=chat\"><code>gemini-3-pro-preview</code></a></span></p><h4>Псевдонимы путей метода</h4><p class=\"note-s\"><code>/chat/completions</code></p><h4>Связанные ID для вызова</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=gemini-3-pro-preview&amp;route=Ultra&amp;caller=gemini-3-pro-preview&amp;fmt=chat\"><code>gemini-3-pro-preview</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "gemini-3-pro-preview",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "gemini-3-pro-preview",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|gemini-3-pro-preview",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": 0,
        "cache_write": 0,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.",
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "header": "Authorization: Bearer"
            },
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Неверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Исправьте указанные поля перед новым запросом на создание.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [
              "Model context is not an output cap.",
              "Send the conversation as text messages. Stream must be a boolean; omitted stream defaults to false."
            ],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/chat/completions"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "unknown": "Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "mode": "text",
                "representation": "messages[].content",
                "required_material": "Текст UTF8"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "conversation"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "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.",
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.content",
                  "type": "string|null"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.tool_calls",
                  "type": "tool_call[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.reasoning_content",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.reasoning_details",
                  "type": "object|array"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].finish_reason",
                  "type": "string|null"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json или SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "gemini-3-pro-preview"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "message[]"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].role",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].content",
                "required": false,
                "type": "string",
                "when": "Текстовая беседа"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              }
            ],
            "profile_binding": "Text conversation at the exact model ID and method path.",
            "unsupported": [
              "additional models/models list",
              "plugins",
              "route",
              "hosted tools; ordinary client function tools remain separate",
              "non-text output modalities",
              "provider.options overrides",
              "one-hour prompt-cache TTL"
            ]
          },
          "hints": [
            "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."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "control_scope": "Текстовая беседа; stream — логическое значение, по умолчанию false.",
            "file_material": "фактический документ UTF-8 вставляется как буквальный текст; ID файла не выводится из него",
            "hosted_operations": false,
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "messages": "массив сообщений со структурой role/content",
            "multimodal_input_binding": null,
            "optional_controls": [
              "stream"
            ],
            "output_modalities": [
              "text"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "unknown": "preserve original request id; no generic chat job retrieval path"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/chat/completions"
          },
          "method_aliases": [
            "/chat/completions"
          ],
          "operation_modes": [
            "text_chat"
          ],
          "output": {
            "content": "choices[].message.content or stream delta",
            "family": "text",
            "format": "json or supported SSE",
            "tool_calls": "retain actual returned function calls"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Базовые ставки за токены",
            "units": [
              {
                "amount": "0.004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0.024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000024",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "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-pro-preview\",\"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\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from 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-pro-preview\", 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\"))\n",
            "label": "Python SDK · all choices",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "chat",
        "hints": [
          "Send exact model ID with messages.",
          "Context length is not an output cap.",
          "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 4,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Чат OpenAI",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [
          "/chat/completions"
        ],
        "out": 24,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          },
          {
            "label": "Explicit cache pricing",
            "value": "Not enabled",
            "when": "When explicit cache is requested"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0.024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000024",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "gemini-3-pro-preview",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0.024000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.000024",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    },
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">•</span><h2 id=\"sheet-title\">gemini-3-pro-preview</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Закрыть\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Прочее /</span><code>gemini-3-pro-preview</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">Скопировать ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Разделы карточки модели\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Начало</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Входные данные и методы</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Тарифы</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Примеры</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Результаты</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Псевдонимы</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Методы API\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"-1\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"false\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|chat|/v1/chat/completions|gemini-3-pro-preview\">Chat</button><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-1\" data-card-method=\"Ultra|messages|/v1/messages|gemini-3-pro-preview\">Messages</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-1\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">Начало</h3><p class=\"mdesc-full\">Gemini 3 Pro Preview — мультимодальная модель Google для рассуждений, которая принимает текст, изображения, аудио, видео и PDF и возвращает текст. Большой объём входа, возможности программирования и поддерживаемые сценарии работы с инструментами подходят для подробного анализа, сравнения документов и выполнения задач на основе источников.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Допустимые входные данные</dt><dd>Текст</dd></div><div><dt>Результаты</dt><dd>json · sse</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>О модели</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>Gemini 3 Pro Preview — предварительная версия Gemini 3 Pro от Google для мультимодальных рассуждений и генерации текста. Она может работать с текстом, изображениями, аудио, видео и PDF-документами и возвращать письменный результат. Среди предполагаемых применений — сложный анализ, продвинутое программирование, разработка алгоритмов и задачи, сочетающие большой набор источников с конкретным вопросом.</p><h4>Модель и структура входных данных</h4><p>Gemini 3 Pro — модель на основе трансформера с разреженной смесью экспертов и встроенной поддержкой мультимодального входа. Её архитектура направляет каждый токен в выбранное подмножество экспертов. Это особенность устройства модели, а не пользовательская настройка для выбора определённого эксперта или фиксации конфигурации обслуживания.</p><p>Подготавливайте входные данные исходя из того, какая информация нужна для задачи. Документ, снимок экрана и аудиозапись могут предоставлять разные свидетельства. Укажите, что содержит каждый материал и как он должен участвовать в формировании ответа. Вывод остаётся текстовым: понимание визуальных или речевых материалов не превращает эту предварительную версию в генератор изображений, речи или видео.</p><h4>Мультимодальный анализ</h4><p>Используйте изображения для вопросов о видимом содержимом, аудио — для речевой или акустической информации, а видео — для последовательностей, в которых важны изменения во времени. Прикладывайте сам материал к вопросу, а не описывайте его только по памяти. При сравнении нескольких материалов давайте им понятные метки, чтобы ответ мог ссылаться на нужный источник.</p><p>Например, задание на анализ продукта может объединять письменную спецификацию, снимок интерфейса и запись демонстрации. Запросите сравнение, отделяющее обещанное в спецификации от того, что видно или слышно в предоставленных материалах. Определите желаемый результат: выводы, подтверждающие наблюдения и нерешённые вопросы.</p><p>Для задачи с PDF предоставьте документ и укажите разделы или утверждения, которые нужно изучить. Полезный вопрос требует сравнения, извлечения данных или объяснения с опорой на источник, а не только общего пересказа большого файла.</p><h4>Длинный контекст и лимит вывода</h4><p>Спецификация именно этой предварительной версии указывает лимит входа 1 048 576 токенов и лимит вывода 65 536 токенов. Производитель сообщает о срезе знаний на январь 2025 года; предоставляйте более свежие источники, если вопрос зависит от последующих событий или сведений. Это разные ограничения. Большой набор источников можно прочитать ради конкретного ответа, не требуя от модели воспроизвести каждую часть входа.</p><p>Организуйте длинный материал так, чтобы его структура была понятна: названия документов, границы разделов, пути к файлам кода и вопрос, на который должен отвечать результат. Размещайте значимые исключения и определения рядом с фрагментами, к которым они относятся. Если нужен большой отчёт, задайте его разделы и ожидаемые подтверждения для каждого из них.</p><p>Большое контекстное окно не гарантирует одинакового внимания к каждой детали и правильности каждого вывода. Google также отмечает возможное ухудшение качества по мере продолжения многоходового диалога; проверяйте важные факты из источников и повторно используемый контекст по ходу разговора. Сверяйте ответ с конкретными фрагментами или материалами, подтверждающими его важные утверждения.</p><h4>Программирование и разработка алгоритмов</h4><p>В число предполагаемых применений производитель включает продвинутое программирование и работу с алгоритмами. Предоставьте нужный исходный код, допущения об окружении, наблюдаемую ошибку и ожидаемое поведение. Для алгоритмической задачи определите вход, желаемый выход и условия: например, порядок, повторы или некорректные данные.</p><p>Полезное задание на отладку объединяет вызывающие сбой входные данные и сообщение об ошибке с минимальным относящимся к ним участком кода. Запросите диагноз и точечную правку, затем проверьте, устраняет ли предложенное изменение описанное поведение. Сгенерированный код и утверждение о его работоспособности отличаются от реализации, которую действительно запустили и проверили.</p><p>Для вопроса о большом репозитории используйте доступный объём входа, чтобы передать необходимые файлы с понятными метками путей. Укажите, нужен ли вам разбор, предлагаемый патч или анализ альтернатив: тогда результат будет иметь конкретное назначение.</p><h4>Инструменты, источники и структурированные результаты</h4><p>Спецификация производителя для этой предварительной версии предусматривает вызовы функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку ответа к результатам поиска и контекст из URL. У этих возможностей разные назначения. Вызов функции описывает операцию, которую должно выполнить приложение; результат инструмента затем предоставляет сведения для следующего шага модели. Выполнение кода — сценарий работы с инструментом, а не гарантия того, что произвольный сгенерированный код приложения уже протестирован.</p><p>Привязка ответа к результатам поиска и контекст из URL обеспечивают работу с источниками, а поиск по файлам — с подготовленной коллекцией файлов. Сохраняйте результаты инструментов и связи с источниками вместе с ответом, чтобы вывод можно было проверить. Согласно спецификации, эта версия не поддерживает управление компьютером и привязку к данным Maps.</p><p>Поддержка структурированного вывода позволяет выразить результат в заданной схеме. До генерации определите поля и их смысл, а затем проверяйте и содержимое, и формат. Корректный структурированный объект по-прежнему нуждается в проверке фактов и соответствия задаче.</p><h4>Рассуждения, повторное использование и границы версий</h4><p>Эта предварительная версия поддерживает режим рассуждений. Для многошаговой работы задавайте понятную задачу, относящиеся к ней свидетельства и явные ограничения. Результат должен объяснять допущения и полезный вывод; скрытые рассуждения или само наличие режима размышления не служат проверкой.</p><p>Производитель также указывает поддержку кэширования и пакетной обработки. Это возможности обработки, отличные от содержательных возможностей модели; их наличие не доказывает, что конкретный запрос попал в кэш или что результат пакета верен.</p><p>Разграничивайте Gemini 3 Pro Preview, Gemini 3.1 Pro Preview, Gemini 3 Pro Image, а также аудиоверсии и версии Live. Вывод этой предварительной версии — текст; её спецификация не предусматривает генерацию изображений, генерацию аудио или работу в режиме Live. Сверяйте полученный ответ, код или структурированный результат с предоставленными источниками и поставленной задачей.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Доступно в Ailoot · входные данные и методы</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic</b> <code>POST /v1/messages</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Входные данные</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Результат</dt><dd><code>json</code>, <code>sse</code></dd></div><div><dt>Выходной формат</dt><dd>JSON или SSE</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Поле</th><th>Тип</th><th>Требование</th><th>Значения и ограничения</th><th>По умолчанию</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Обязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span><div>gemini-3-pro-preview</div></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">messages</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>message[]</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Обязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">messages[].role</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Обязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span><div>user, assistant</div></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">messages[].content</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Обязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">max_tokens</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Обязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">stream</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>boolean</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Необязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>false</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Сочетания входных материалов</summary><p class=\"note-s\"><b>Текст</b> · Текст UTF-8</p><p class=\"note-s\"><code>строка messages[].content</code></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Параметры и жизненный цикл метода</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Параметр</th><th>Контракт</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>model, messages, max_tokens</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>optional_controls</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>stream</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>text_file_material</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>Прочитайте фактический документ UTF-8 и поместите его текст в указанную строку входа или содержимого сообщения.</td></tr></tbody></table></div><p>Жизненный цикл: <code>synchronous_or_streamed</code></p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Тарифы</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.</p><dl data-price-conditions><dt>Быстрый режим</dt><dd>Не указано <span class=\"note-s\">При выборе быстрого режима</span></dd><dt>Режим flex</dt><dd>Не указано <span class=\"note-s\">При выборе режима flex</span></dd><dt>Максимальная интенсивность рассуждений</dt><dd>Не указано <span class=\"note-s\">При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default)</span></dd><dt>Цены явного кэширования</dt><dd>Не включено <span class=\"note-s\">Когда запрошено явное кэширование</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ставки Ailoot</h4><h4>Цены по конфигурациям</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Конфигурация</th><th>Шкала ставок</th><th>Плата</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Конфигурация\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Конфигурация</span>Базовые ставки за токены</th><td data-cell-label=\"Шкала ставок\"><span class=\"card-cell-label\">Шкала ставок</span>Базовая ставка</td><td data-cell-label=\"Плата\"><span class=\"card-cell-label\">Плата</span><div><span>Вход · Входные токены</span> <b>$0.004</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Выход · Выходные токены</span> <b>$0.024</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Вход · Чтение кэша</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Вход · Запись в кэш</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Вход · Запись в кэш, 1 час</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">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. <a href=\"/docs/ru/billing/reserve/\">Как работают резервирование и расчёт →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Примеры запросов</h3><h4>Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Варианты кода\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1388-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1388-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">Полное минимальное тело запроса в формате JSON</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1388-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1388-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">curl · используйте свой документ UTF-8</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1388-tab-2\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1388-panel-2\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python · сохраните полный результат</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Скопировать код\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1388-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1388-tab-0\"><pre data-lang=\"json\"><code>{\n  &quot;model&quot;: &quot;gemini-3-pro-preview&quot;,\n  &quot;max_tokens&quot;: 128,\n  &quot;messages&quot;: [\n    {\n      &quot;role&quot;: &quot;user&quot;,\n      &quot;content&quot;: &quot;Summarize the incident report.&quot;\n    }\n  ],\n  &quot;stream&quot;: false\n}</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1388-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1388-tab-1\" hidden><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}&quot;\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ[&#39;AILOOT_TEXT_FILE&#39;])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit(&#39;Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document&#39;)\ntext = source_file.read_text(encoding=&#39;utf-8&#39;)\nif not text.strip():\n    raise SystemExit(&#39;Choose a document containing text&#39;)\npayload = {&#39;model&#39;: &#39;gemini-3-pro-preview&#39;, &#39;max_tokens&#39;: 128, &#39;messages&#39;: [{&#39;role&#39;: &#39;user&#39;, &#39;content&#39;: &#39;Summarize the incident report.&#39;}]}\npayload[&#39;messages&#39;][0][&#39;content&#39;] = &#39;Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n&#39; + text\nPath(&#39;request.json&#39;).write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding=&#39;utf-8&#39;)\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n  -H &quot;x-api-key: $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;anthropic-version: 2023-06-01&#39; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path(&#39;result.json&#39;).read_text(encoding=&#39;utf-8&#39;))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\n</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1388-panel-2\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1388-tab-2\" hidden><pre data-lang=\"python\"><code>import json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ[&#39;AILOOT_TEXT_FILE&#39;])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit(&#39;Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document&#39;)\ntext = source_file.read_text(encoding=&#39;utf-8&#39;)\nif not text.strip():\n    raise SystemExit(&#39;Choose a document containing text&#39;)\npayload = {&#39;model&#39;: &#39;gemini-3-pro-preview&#39;, &#39;max_tokens&#39;: 128, &#39;messages&#39;: [{&#39;role&#39;: &#39;user&#39;, &#39;content&#39;: &#39;Summarize the incident report.&#39;}]}\npayload[&#39;messages&#39;][0][&#39;content&#39;] = &#39;Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n&#39; + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ[&#39;AILOOT_API_KEY&#39;]\nif not api_key.strip():\n    raise SystemExit(&#39;Set AILOOT_API_KEY before making a request&#39;)\nheaders = {&#39;x-api-key&#39;: &#39;PLACEHOLDER_KEY&#39;, &#39;anthropic-version&#39;: &#39;2023-06-01&#39;, &#39;Content-Type&#39;: &#39;application/json&#39;}\nheaders[&#39;x-api-key&#39;] = api_key\nrequest = Request(&#39;https://api.ailoot.ai/v1/messages&#39;, data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode(&#39;utf-8&#39;), headers=headers, method=&#39;POST&#39;)\ntry:\n    with urlopen(request, timeout=120) as response:\n        raw = response.read()\n        Path(&#39;response-headers.txt&#39;).write_text(str(response.headers), encoding=&#39;utf-8&#39;)\nexcept HTTPError as error:\n    Path(&#39;result.json&#39;).write_bytes(error.read())\n    Path(&#39;response-headers.txt&#39;).write_text(str(error.headers), encoding=&#39;utf-8&#39;)\n    raise\nPath(&#39;result.json&#39;).write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path(&#39;result.json&#39;).read_text(encoding=&#39;utf-8&#39;))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Получить и сохранить результаты</h3><h4>Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic</h4><p class=\"note-s\">JSON или SSE</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Сохраняйте все готовые результаты</h5><p class=\"note-s\">Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.</p><p class=\"note-s\">Сохраняйте все блоки содержимого, подписи рассуждений и фактические ID обращений к инструментам. Собирайте все изменения блоков SSE; первый текстовый блок не является полным выходом.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Если нужно проверить исходный ответ</h5><p class=\"note-s\">Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Поля ответа</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Поле</th><th>Тип</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">id</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">content[]</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span>text|thinking|tool_use|other content block</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">stop_reason</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span>string|null</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Ошибки и дальнейшие шаги</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Ответ</th><th>Условие</th><th>Следующий шаг</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Ответ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Ответ</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Условие\"><span class=\"card-cell-label\">Условие</span>Неверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра</td><td data-cell-label=\"Следующий шаг\"><span class=\"card-cell-label\">Следующий шаг</span>Исправьте указанные поля перед новым запросом на создание.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Псевдонимы</h3><h4>Псевдонимы моделей</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=gemini-3-pro-preview&amp;route=Ultra&amp;caller=gemini-3-pro-preview&amp;fmt=messages\"><code>gemini-3-pro-preview</code></a></span></p><h4>Псевдонимы путей метода</h4><p class=\"note-s\"><code>/chat/completions</code></p><h4>Связанные ID для вызова</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=gemini-3-pro-preview&amp;route=Ultra&amp;caller=gemini-3-pro-preview&amp;fmt=messages\"><code>gemini-3-pro-preview</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "gemini-3-pro-preview",
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "gemini-3-pro-preview",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|gemini-3-pro-preview",
      "ordinal": 1,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": 0,
        "cache_write": 0,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "headers": [
                "Authorization: Bearer",
                "x-api-key",
                "anthropic-version"
              ],
              "version_example": "2023-06-01"
            },
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Неверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Исправьте указанные поля перед новым запросом на создание.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "example_body": {
              "max_tokens": 128,
              "messages": [
                {
                  "content": "Summarize the incident report.",
                  "role": "user"
                }
              ],
              "model": "gemini-3-pro-preview",
              "stream": false
            },
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/messages"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "unknown": "Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "mode": "text",
                "representation": "строка messages[].content",
                "required_material": "Текст UTF-8"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "synchronous_json",
              "streamed_SSE"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Сохраняйте все блоки содержимого, подписи рассуждений и фактические ID обращений к инструментам. Собирайте все изменения блоков SSE; первый текстовый блок не является полным выходом.",
              "family": "protocol",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "id",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "content[]",
                  "type": "text|thinking|tool_use|other content block"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "stop_reason",
                  "type": "string|null"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "JSON или SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "gemini-3-pro-preview"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "message[]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "user",
                  "assistant"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "messages[].role",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].content",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "max_tokens",
                "required": true,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              }
            ],
            "profile_binding": "Documented current stock Messages bridge; optional model capabilities are separate from this minimal text request.",
            "request_schema": {
              "additionalProperties": false,
              "properties": {
                "max_tokens": {
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "messages": {
                  "items": {
                    "additionalProperties": false,
                    "properties": {
                      "content": {
                        "oneOf": [
                          {
                            "type": "string"
                          },
                          {
                            "items": {
                              "oneOf": [
                                {
                                  "properties": {
                                    "text": {
                                      "type": "string"
                                    },
                                    "type": {
                                      "const": "text"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "text"
                                  ],
                                  "type": "object"
                                },
                                {
                                  "properties": {
                                    "source": {
                                      "oneOf": [
                                        {
                                          "properties": {
                                            "type": {
                                              "const": "url"
                                            },
                                            "url": {
                                              "type": "string"
                                            }
                                          },
                                          "required": [
                                            "type",
                                            "url"
                                          ],
                                          "type": "object"
                                        },
                                        {
                                          "properties": {
                                            "data": {
                                              "type": "string"
                                            },
                                            "media_type": {
                                              "type": "string"
                                            },
                                            "type": {
                                              "const": "base64"
                                            }
                                          },
                                          "required": [
                                            "type",
                                            "media_type",
                                            "data"
                                          ],
                                          "type": "object"
                                        }
                                      ]
                                    },
                                    "type": {
                                      "const": "image"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "source"
                                  ],
                                  "type": "object"
                                }
                              ]
                            },
                            "type": "array"
                          }
                        ]
                      },
                      "role": {
                        "enum": [
                          "user",
                          "assistant"
                        ],
                        "type": "string"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "role",
                      "content"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "gemini-3-pro-preview"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "stream": {
                  "default": false,
                  "type": "boolean"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "messages",
                "max_tokens"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "max_tokens": 128,
              "messages": [
                {
                  "content": "Summarize the incident report.",
                  "role": "user"
                }
              ],
              "model": "gemini-3-pro-preview",
              "stream": false
            },
            "unsupported": [
              "No query API key.",
              "Hosted/server-side tools and model-specific optional controls are not part of this minimal family example."
            ]
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional_controls": [
              "stream"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages",
              "max_tokens"
            ],
            "text_file_material": "Прочитайте фактический документ UTF-8 и поместите его текст в указанную строку входа или содержимого сообщения."
          },
          "lifecycle": {
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/messages"
            },
            "job_read": null,
            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "unknown": "Keep request/response IDs and headers. No generic text job retrieval URL is supplied."
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/messages"
          },
          "output": {
            "all_results": "Keep all content blocks, thinking signatures and actual tool-use IDs. Assemble all SSE block deltas; a first text block is not the complete output.",
            "family": "protocol",
            "format": "JSON or SSE"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Базовые ставки за токены",
            "units": [
              {
                "amount": "0.004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0.024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000024",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "{\n  \"model\": \"gemini-3-pro-preview\",\n  \"max_tokens\": 128,\n  \"messages\": [\n    {\n      \"role\": \"user\",\n      \"content\": \"Summarize the incident report.\"\n    }\n  ],\n  \"stream\": false\n}",
            "label": "Complete minimal JSON body",
            "language": "json"
          },
          {
            "code": "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-pro-preview', '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\n",
            "label": "curl · use your UTF-8 document",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "import 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-pro-preview', '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))\n",
            "label": "Python · save the complete result",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "anthropic",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "in": 4,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Сообщения Anthropic",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": 24,
        "output": [
          "json",
          "sse"
        ],
        "path": "/v1/messages",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          },
          {
            "label": "Explicit cache pricing",
            "value": "Not enabled",
            "when": "When explicit cache is requested"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0.024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000024",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "gemini-3-pro-preview",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0.024000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.000024",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "gemini-3-pro-preview",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "3699b595a04071c65ba2ae7d406f5caed0040804cf4b328060377687c6db6a74",
    "input_html_sha256": "c207713a09cc47af068db746217690f3712dd8905697a3c3b26c6e6c016a6b14",
    "private_audit_sha256": "ea0f7d38151253c5d1dfab1e6fcb69a2d2fa0b8f7b3b60e10ed71b3ba6e65a2d",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ru/gemini-3-pro-preview/",
    "description": "Gemini 3 Pro Preview — мультимодальная модель Google для рассуждений, которая принимает текст, изображения, аудио, видео и PDF и возвращает текст. Большой объём входа, возможности программирования и поддерживаемые сценарии работы с инструментами подходят для подробного анализа, сравнения документов и выполнения задач на основе источников.",
    "locale": "ru",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ru/gemini-3-pro-preview/index.md",
    "title": "gemini-3-pro-preview — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ru/gemini-3-pro-preview/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Gemini 3 Pro Preview — предварительная версия Gemini 3 Pro от Google для мультимодальных рассуждений и генерации текста. Она может работать с текстом, изображениями, аудио, видео и PDF-документами и возвращать письменный результат. Среди предполагаемых применений — сложный анализ, продвинутое программирование, разработка алгоритмов и задачи, сочетающие большой набор источников с конкретным вопросом.\n\n### Модель и структура входных данных\n\nGemini 3 Pro — модель на основе трансформера с разреженной смесью экспертов и встроенной поддержкой мультимодального входа. Её архитектура направляет каждый токен в выбранное подмножество экспертов. Это особенность устройства модели, а не пользовательская настройка для выбора определённого эксперта или фиксации конфигурации обслуживания.\n\nПодготавливайте входные данные исходя из того, какая информация нужна для задачи. Документ, снимок экрана и аудиозапись могут предоставлять разные свидетельства. Укажите, что содержит каждый материал и как он должен участвовать в формировании ответа. Вывод остаётся текстовым: понимание визуальных или речевых материалов не превращает эту предварительную версию в генератор изображений, речи или видео.\n\n### Мультимодальный анализ\n\nИспользуйте изображения для вопросов о видимом содержимом, аудио — для речевой или акустической информации, а видео — для последовательностей, в которых важны изменения во времени. Прикладывайте сам материал к вопросу, а не описывайте его только по памяти. При сравнении нескольких материалов давайте им понятные метки, чтобы ответ мог ссылаться на нужный источник.\n\nНапример, задание на анализ продукта может объединять письменную спецификацию, снимок интерфейса и запись демонстрации. Запросите сравнение, отделяющее обещанное в спецификации от того, что видно или слышно в предоставленных материалах. Определите желаемый результат: выводы, подтверждающие наблюдения и нерешённые вопросы.\n\nДля задачи с PDF предоставьте документ и укажите разделы или утверждения, которые нужно изучить. Полезный вопрос требует сравнения, извлечения данных или объяснения с опорой на источник, а не только общего пересказа большого файла.\n\n### Длинный контекст и лимит вывода\n\nСпецификация именно этой предварительной версии указывает лимит входа 1 048 576 токенов и лимит вывода 65 536 токенов. Производитель сообщает о срезе знаний на январь 2025 года; предоставляйте более свежие источники, если вопрос зависит от последующих событий или сведений. Это разные ограничения. Большой набор источников можно прочитать ради конкретного ответа, не требуя от модели воспроизвести каждую часть входа.\n\nОрганизуйте длинный материал так, чтобы его структура была понятна: названия документов, границы разделов, пути к файлам кода и вопрос, на который должен отвечать результат. Размещайте значимые исключения и определения рядом с фрагментами, к которым они относятся. Если нужен большой отчёт, задайте его разделы и ожидаемые подтверждения для каждого из них.\n\nБольшое контекстное окно не гарантирует одинакового внимания к каждой детали и правильности каждого вывода. Google также отмечает возможное ухудшение качества по мере продолжения многоходового диалога; проверяйте важные факты из источников и повторно используемый контекст по ходу разговора. Сверяйте ответ с конкретными фрагментами или материалами, подтверждающими его важные утверждения.\n\n### Программирование и разработка алгоритмов\n\nВ число предполагаемых применений производитель включает продвинутое программирование и работу с алгоритмами. Предоставьте нужный исходный код, допущения об окружении, наблюдаемую ошибку и ожидаемое поведение. Для алгоритмической задачи определите вход, желаемый выход и условия: например, порядок, повторы или некорректные данные.\n\nПолезное задание на отладку объединяет вызывающие сбой входные данные и сообщение об ошибке с минимальным относящимся к ним участком кода. Запросите диагноз и точечную правку, затем проверьте, устраняет ли предложенное изменение описанное поведение. Сгенерированный код и утверждение о его работоспособности отличаются от реализации, которую действительно запустили и проверили.\n\nДля вопроса о большом репозитории используйте доступный объём входа, чтобы передать необходимые файлы с понятными метками путей. Укажите, нужен ли вам разбор, предлагаемый патч или анализ альтернатив: тогда результат будет иметь конкретное назначение.\n\n### Инструменты, источники и структурированные результаты\n\nСпецификация производителя для этой предварительной версии предусматривает вызовы функций, выполнение кода, поиск по файлам, привязку ответа к результатам поиска и контекст из URL. У этих возможностей разные назначения. Вызов функции описывает операцию, которую должно выполнить приложение; результат инструмента затем предоставляет сведения для следующего шага модели. Выполнение кода — сценарий работы с инструментом, а не гарантия того, что произвольный сгенерированный код приложения уже протестирован.\n\nПривязка ответа к результатам поиска и контекст из URL обеспечивают работу с источниками, а поиск по файлам — с подготовленной коллекцией файлов. Сохраняйте результаты инструментов и связи с источниками вместе с ответом, чтобы вывод можно было проверить. Согласно спецификации, эта версия не поддерживает управление компьютером и привязку к данным Maps.\n\nПоддержка структурированного вывода позволяет выразить результат в заданной схеме. До генерации определите поля и их смысл, а затем проверяйте и содержимое, и формат. Корректный структурированный объект по-прежнему нуждается в проверке фактов и соответствия задаче.\n\n### Рассуждения, повторное использование и границы версий\n\nЭта предварительная версия поддерживает режим рассуждений. Для многошаговой работы задавайте понятную задачу, относящиеся к ней свидетельства и явные ограничения. Результат должен объяснять допущения и полезный вывод; скрытые рассуждения или само наличие режима размышления не служат проверкой.\n\nПроизводитель также указывает поддержку кэширования и пакетной обработки. Это возможности обработки, отличные от содержательных возможностей модели; их наличие не доказывает, что конкретный запрос попал в кэш или что результат пакета верен.\n\nРазграничивайте Gemini 3 Pro Preview, Gemini 3.1 Pro Preview, Gemini 3 Pro Image, а также аудиоверсии и версии Live. Вывод этой предварительной версии — текст; её спецификация не предусматривает генерацию изображений, генерацию аудио или работу в режиме Live. Сверяйте полученный ответ, код или структурированный результат с предоставленными источниками и поставленной задачей.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Other",
    "available": null,
    "canonical_model": "gemini-3-pro-preview",
    "capabilities": {
      "context_length": 1048576,
      "manufacturer_input": [],
      "manufacturer_output": []
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0.024000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.000024",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          }
        ],
        "summary": "Полная информация о ценах конфигурации — в подробностях."
      }
    ],
    "category": {
      "category": "Google模型",
      "category_en": "Google",
      "category_jp": ""
    },
    "ctx": null,
    "entity_type": "reference",
    "formats": [
      "chat",
      "messages"
    ],
    "id": "gemini-3-pro-preview",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "unresolved_method_or_category",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": 0,
        "cache_write": 0,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.",
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "header": "Authorization: Bearer"
            },
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Неверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Исправьте указанные поля перед новым запросом на создание.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [
              "Model context is not an output cap.",
              "Send the conversation as text messages. Stream must be a boolean; omitted stream defaults to false."
            ],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/chat/completions"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "unknown": "Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "mode": "text",
                "representation": "messages[].content",
                "required_material": "Текст UTF8"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "conversation"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "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.",
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.content",
                  "type": "string|null"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.tool_calls",
                  "type": "tool_call[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.reasoning_content",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.reasoning_details",
                  "type": "object|array"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].finish_reason",
                  "type": "string|null"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json или SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "gemini-3-pro-preview"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "message[]"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].role",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].content",
                "required": false,
                "type": "string",
                "when": "Текстовая беседа"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              }
            ],
            "profile_binding": "Text conversation at the exact model ID and method path.",
            "unsupported": [
              "additional models/models list",
              "plugins",
              "route",
              "hosted tools; ordinary client function tools remain separate",
              "non-text output modalities",
              "provider.options overrides",
              "one-hour prompt-cache TTL"
            ]
          },
          "hints": [
            "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."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "control_scope": "Текстовая беседа; stream — логическое значение, по умолчанию false.",
            "file_material": "фактический документ UTF-8 вставляется как буквальный текст; ID файла не выводится из него",
            "hosted_operations": false,
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "messages": "массив сообщений со структурой role/content",
            "multimodal_input_binding": null,
            "optional_controls": [
              "stream"
            ],
            "output_modalities": [
              "text"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "unknown": "preserve original request id; no generic chat job retrieval path"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/chat/completions"
          },
          "method_aliases": [
            "/chat/completions"
          ],
          "operation_modes": [
            "text_chat"
          ],
          "output": {
            "content": "choices[].message.content or stream delta",
            "family": "text",
            "format": "json or supported SSE",
            "tool_calls": "retain actual returned function calls"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Базовые ставки за токены",
            "units": [
              {
                "amount": "0.004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0.024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000024",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "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-pro-preview\",\"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\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from 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-pro-preview\", 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\"))\n",
            "label": "Python SDK · all choices",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "chat",
        "hints": [
          "Send exact model ID with messages.",
          "Context length is not an output cap.",
          "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 4,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Чат OpenAI",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [
          "/chat/completions"
        ],
        "out": 24,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          },
          {
            "label": "Explicit cache pricing",
            "value": "Not enabled",
            "when": "When explicit cache is requested"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0.024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000024",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "gemini-3-pro-preview",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0.024000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.000024",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      },
      {
        "available": null,
        "cache_read": 0,
        "cache_write": 0,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "headers": [
                "Authorization: Bearer",
                "x-api-key",
                "anthropic-version"
              ],
              "version_example": "2023-06-01"
            },
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Неверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Исправьте указанные поля перед новым запросом на создание.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "example_body": {
              "max_tokens": 128,
              "messages": [
                {
                  "content": "Summarize the incident report.",
                  "role": "user"
                }
              ],
              "model": "gemini-3-pro-preview",
              "stream": false
            },
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/messages"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "unknown": "Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "mode": "text",
                "representation": "строка messages[].content",
                "required_material": "Текст UTF-8"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "synchronous_json",
              "streamed_SSE"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Сохраняйте все блоки содержимого, подписи рассуждений и фактические ID обращений к инструментам. Собирайте все изменения блоков SSE; первый текстовый блок не является полным выходом.",
              "family": "protocol",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "id",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "content[]",
                  "type": "text|thinking|tool_use|other content block"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "stop_reason",
                  "type": "string|null"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "JSON или SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "gemini-3-pro-preview"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "message[]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "user",
                  "assistant"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "messages[].role",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].content",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "max_tokens",
                "required": true,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              }
            ],
            "profile_binding": "Documented current stock Messages bridge; optional model capabilities are separate from this minimal text request.",
            "request_schema": {
              "additionalProperties": false,
              "properties": {
                "max_tokens": {
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "messages": {
                  "items": {
                    "additionalProperties": false,
                    "properties": {
                      "content": {
                        "oneOf": [
                          {
                            "type": "string"
                          },
                          {
                            "items": {
                              "oneOf": [
                                {
                                  "properties": {
                                    "text": {
                                      "type": "string"
                                    },
                                    "type": {
                                      "const": "text"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "text"
                                  ],
                                  "type": "object"
                                },
                                {
                                  "properties": {
                                    "source": {
                                      "oneOf": [
                                        {
                                          "properties": {
                                            "type": {
                                              "const": "url"
                                            },
                                            "url": {
                                              "type": "string"
                                            }
                                          },
                                          "required": [
                                            "type",
                                            "url"
                                          ],
                                          "type": "object"
                                        },
                                        {
                                          "properties": {
                                            "data": {
                                              "type": "string"
                                            },
                                            "media_type": {
                                              "type": "string"
                                            },
                                            "type": {
                                              "const": "base64"
                                            }
                                          },
                                          "required": [
                                            "type",
                                            "media_type",
                                            "data"
                                          ],
                                          "type": "object"
                                        }
                                      ]
                                    },
                                    "type": {
                                      "const": "image"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "source"
                                  ],
                                  "type": "object"
                                }
                              ]
                            },
                            "type": "array"
                          }
                        ]
                      },
                      "role": {
                        "enum": [
                          "user",
                          "assistant"
                        ],
                        "type": "string"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "role",
                      "content"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "gemini-3-pro-preview"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "stream": {
                  "default": false,
                  "type": "boolean"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "messages",
                "max_tokens"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "max_tokens": 128,
              "messages": [
                {
                  "content": "Summarize the incident report.",
                  "role": "user"
                }
              ],
              "model": "gemini-3-pro-preview",
              "stream": false
            },
            "unsupported": [
              "No query API key.",
              "Hosted/server-side tools and model-specific optional controls are not part of this minimal family example."
            ]
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional_controls": [
              "stream"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages",
              "max_tokens"
            ],
            "text_file_material": "Прочитайте фактический документ UTF-8 и поместите его текст в указанную строку входа или содержимого сообщения."
          },
          "lifecycle": {
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/messages"
            },
            "job_read": null,
            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "unknown": "Keep request/response IDs and headers. No generic text job retrieval URL is supplied."
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/messages"
          },
          "output": {
            "all_results": "Keep all content blocks, thinking signatures and actual tool-use IDs. Assemble all SSE block deltas; a first text block is not the complete output.",
            "family": "protocol",
            "format": "JSON or SSE"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Базовые ставки за токены",
            "units": [
              {
                "amount": "0.004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0.024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000024",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "{\n  \"model\": \"gemini-3-pro-preview\",\n  \"max_tokens\": 128,\n  \"messages\": [\n    {\n      \"role\": \"user\",\n      \"content\": \"Summarize the incident report.\"\n    }\n  ],\n  \"stream\": false\n}",
            "label": "Complete minimal JSON body",
            "language": "json"
          },
          {
            "code": "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-pro-preview', '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\n",
            "label": "curl · use your UTF-8 document",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "import 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-pro-preview', '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))\n",
            "label": "Python · save the complete result",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "anthropic",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "in": 4,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Сообщения Anthropic",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": 24,
        "output": [
          "json",
          "sse"
        ],
        "path": "/v1/messages",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          },
          {
            "label": "Explicit cache pricing",
            "value": "Not enabled",
            "when": "When explicit cache is requested"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0.024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000024",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "gemini-3-pro-preview",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0.024000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.000024",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "gemini-3-pro-preview",
        "request_model_id": "gemini-3-pro-preview",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "gemini-3-pro-preview",
    "price": {
      "in": 4,
      "in_label": null,
      "out": 24,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 4,
      "sort_out": 24,
      "varies": false
    },
    "pricing_profiles": [
      {
        "dimensions": {
          "regime": "base"
        },
        "label": "OpenAI Chat · Base token rates",
        "units": [
          {
            "amount": "0.004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0.024000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.000024",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      },
      {
        "dimensions": {
          "regime": "base"
        },
        "label": "Anthropic Messages · Base token rates",
        "units": [
          {
            "amount": "0.004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0.024000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.000024",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "public_id": "gemini-3-pro-preview",
    "published_caller_names": [
      "gemini-3-pro-preview"
    ],
    "short": "Gemini 3 Pro Preview — мультимодальная модель Google для рассуждений, которая принимает текст, изображения, аудио, видео и PDF и возвращает текст. Большой объём входа, возможности программирования и поддерживаемые сценарии работы с инструментами подходят для подробного анализа, сравнения документов и выполнения задач на основе источников."
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
      "methods": [
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/0/html",
          "method_ordinal": 0
        },
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/1/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/1/html",
          "method_ordinal": 1
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod",
        "/methods/1/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Gemini 3 Pro Preview — мультимодальная модель Google для рассуждений, которая принимает текст, изображения, аудио, видео и PDF и возвращает текст. Большой объём входа, возможности программирования и поддерживаемые сценарии работы с инструментами подходят для подробного анализа, сравнения документов и выполнения задач на основе источников.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "c2b2a19d4cb5d675596d3681542672c838d37f36eecc9533eb46cedf7c4138aa",
    "renderer_sha256": "aa692ffec412026bdeaf316df24a58e6c5083045e5246f6033f898d132afa5ff"
  },
  "sourceRevision": "f575bfa12bdb2c5143d3b45efa507f41786248433cd8c12c7410b7d9700688d9"
}