Gemini 2.5 Pro je stabilný profil spoločnosti Google s uvažovaním na pokročilé programovanie, matematiku, STEM a analýzu dlhého kontextu. Dokáže porozumieť textu, zvuku, obrázkom, videu aj celým repozitárom kódu a jeho profil Gemini API prijíma aj vstup PDF. Výstupom je text vrátane kódu, písomnej analýzy alebo štruktúrovaného záznamu. Užitočné zadanie poskytuje dôkazy a žiada výsledok, ktorý sa dá skontrolovať, napríklad vysvetlené riešenie, zistenie z kódovej základne alebo porovnanie viacerých dokumentov.
Pri programovaní poskytnite relevantné súbory, pozorované správanie a podstatnú zmenu alebo otázku. Dlhý kontext môže modelu pomôcť prepájať moduly namiesto uvažovania z jedného izolovaného úryvku. Pri skúmaní cesty kódom ho požiadajte, aby sledoval identifikátor od vstupného formulára cez spracovanie až po uloženie, identifikoval miesto zmeny kontraktu a navrhol cielenú opravu. Zachovajte obmedzenia a žiadajte podporné odkazy. Navrhovanú revíziu treba porovnať so skutočným kódom a s overením vykonaným prostredníctvom pripojených nástrojov.
Pri matematickej alebo vedeckej analýze uveďte problém, predpoklady, jednotky a požadovanú podobu odpovede. Poskytnite dáta alebo obrázky, od ktorých výpočet závisí. Žiadajte podložený výsledok a kontroly umožňujúce jeho posúdenie, napríklad hraničné prípady alebo porovnanie s pôvodnými hodnotami. Schopnosť modelu uvažovať neodstraňuje nejednoznačnosť zadania. Neznámu veličinu alebo nepodložený predpoklad ponechajte viditeľný namiesto nahradenia pohodlnou hodnotou.
Dokumentovaným predvoleným nastavením je dynamické uvažovanie. Príručka Gemini 2.5 GenerateContent podporuje pre Pro výslovný rozpočet uvažovania od 128 do 32 768 tokenov alebo -1 pre adaptívne uvažovanie. V tejto edícii nemožno uvažovanie úplne vypnúť. Toto ovládanie sa líši od možnosti nulového rozpočtu pri Flash aj od nastavení úrovní uvažovania Gemini 3. Rozpočet usmerňuje uvažovanie, ale nezaručuje presný počet vnútorných tokenov, a limit odpovede musí ponechať priestor aj pre konečný artefakt.
Pri multimodálnej práci s dokumentmi identifikujte stránky, graf, oblasť obrázka alebo udalosť v nahrávke, ktoré majú podporiť odpoveď. Praktická úloha syntézy môže žiadať konkurenčné tvrdenia z viacerých zdrojových dokumentov, ich podporné pasáže a rozdiely podstatné pre jedno rozhodnutie. Požiadajte model, aby odlišoval výslovne uvedený fakt od odvodenia. Pri videu alebo zvuku definujte, či má byť výsledkom opis, prepis, zhrnutie alebo porovnanie. Obraz a zvuk sú v tomto profile dôkazmi pre textový výsledok.
Stránka konkrétneho API dokumentuje volanie funkcií, vykonávanie kódu, vyhľadávanie v súboroch, ukotvenie vo vyhľadávaní, ukotvenie v Maps, kontext URL a štruktúrované výstupy. Definujte účel funkcií a polia parametrov a v ďalších ťahoch zachovajte skutočné výsledky. Pri zázname obmedzenom schémou určte povinné polia a spôsob reprezentácie chýbajúcich informácií. Natívna architektúra je multimodálny riedky transformátor typu mixture-of-experts; tento návrh modelu sám osebe neposkytuje externé vykonanie nástroja ani hotovú aplikáciu nad rámec vráteného textu či kódu.
Oficiálna karta uvádza vstupný kontext 1M a textový výstup 64K; tabuľka API uvádza 1 048 576 vstupných a 65 536 výstupných tokenov. Pokyny, zdrojový obsah a zachovaná história sa podieľajú na príprave vstupu. Maximálny limit odpovede zahŕňa tokeny uvažovania, preto príliš malý limit môže prerušiť konečnú odpoveď. Dokumentované sú ukladanie do vyrovnávacej pamäte a dávkové spracovanie spolu s možnosťami Flex a Priority. Pri príprave nezávislých úloh s dlhým kontextom zachovajte identifikátor každého zdroja a požadovanú konečnú podobu.
Stabilný identifikátor sa líši od edícií Experimental a Preview, ktoré spoločná karta modelu Pro rozoberá samostatne. Nepriraďujte ich výsledky špecifické pre danú verziu tomuto profilu iba preto, že zdieľajú názov Pro. Karta uvádza možné halucinácie a obmedzenia v chápaní príčinnosti, zložitej dedukcii a kontrafaktuálnom uvažovaní s hranicou znalostí v januári 2025. Keď je to podstatné, poskytnite aktuálne dôkazy a skontrolujte odkazy na zdroje, výpočty a navrhované úpravy. Užitočným výstupom je podložený textový alebo kódový artefakt požadovaný úlohou.
", "aboutText": "Gemini 2.5 Pro je stabilný profil spoločnosti Google s uvažovaním na pokročilé programovanie, matematiku, STEM a analýzu dlhého kontextu. Dokáže porozumieť textu, zvuku, obrázkom, videu aj celým repozitárom kódu a jeho profil Gemini API prijíma aj vstup PDF. Výstupom je text vrátane kódu, písomnej analýzy alebo štruktúrovaného záznamu. Užitočné zadanie poskytuje dôkazy a žiada výsledok, ktorý sa dá skontrolovať, napríklad vysvetlené riešenie, zistenie z kódovej základne alebo porovnanie viacerých dokumentov.\n\nPri programovaní poskytnite relevantné súbory, pozorované správanie a podstatnú zmenu alebo otázku. Dlhý kontext môže modelu pomôcť prepájať moduly namiesto uvažovania z jedného izolovaného úryvku. Pri skúmaní cesty kódom ho požiadajte, aby sledoval identifikátor od vstupného formulára cez spracovanie až po uloženie, identifikoval miesto zmeny kontraktu a navrhol cielenú opravu. Zachovajte obmedzenia a žiadajte podporné odkazy. Navrhovanú revíziu treba porovnať so skutočným kódom a s overením vykonaným prostredníctvom pripojených nástrojov.\n\nPri matematickej alebo vedeckej analýze uveďte problém, predpoklady, jednotky a požadovanú podobu odpovede. Poskytnite dáta alebo obrázky, od ktorých výpočet závisí. Žiadajte podložený výsledok a kontroly umožňujúce jeho posúdenie, napríklad hraničné prípady alebo porovnanie s pôvodnými hodnotami. Schopnosť modelu uvažovať neodstraňuje nejednoznačnosť zadania. Neznámu veličinu alebo nepodložený predpoklad ponechajte viditeľný namiesto nahradenia pohodlnou hodnotou.\n\nDokumentovaným predvoleným nastavením je dynamické uvažovanie. Príručka Gemini 2.5 GenerateContent podporuje pre Pro výslovný rozpočet uvažovania od 128 do 32 768 tokenov alebo -1 pre adaptívne uvažovanie. V tejto edícii nemožno uvažovanie úplne vypnúť. Toto ovládanie sa líši od možnosti nulového rozpočtu pri Flash aj od nastavení úrovní uvažovania Gemini 3. Rozpočet usmerňuje uvažovanie, ale nezaručuje presný počet vnútorných tokenov, a limit odpovede musí ponechať priestor aj pre konečný artefakt.\n\nPri multimodálnej práci s dokumentmi identifikujte stránky, graf, oblasť obrázka alebo udalosť v nahrávke, ktoré majú podporiť odpoveď. Praktická úloha syntézy môže žiadať konkurenčné tvrdenia z viacerých zdrojových dokumentov, ich podporné pasáže a rozdiely podstatné pre jedno rozhodnutie. Požiadajte model, aby odlišoval výslovne uvedený fakt od odvodenia. Pri videu alebo zvuku definujte, či má byť výsledkom opis, prepis, zhrnutie alebo porovnanie. Obraz a zvuk sú v tomto profile dôkazmi pre textový výsledok.\n\nStránka konkrétneho API dokumentuje volanie funkcií, vykonávanie kódu, vyhľadávanie v súboroch, ukotvenie vo vyhľadávaní, ukotvenie v Maps, kontext URL a štruktúrované výstupy. Definujte účel funkcií a polia parametrov a v ďalších ťahoch zachovajte skutočné výsledky. Pri zázname obmedzenom schémou určte povinné polia a spôsob reprezentácie chýbajúcich informácií. Natívna architektúra je multimodálny riedky transformátor typu mixture-of-experts; tento návrh modelu sám osebe neposkytuje externé vykonanie nástroja ani hotovú aplikáciu nad rámec vráteného textu či kódu.\n\nOficiálna karta uvádza vstupný kontext 1M a textový výstup 64K; tabuľka API uvádza 1 048 576 vstupných a 65 536 výstupných tokenov. Pokyny, zdrojový obsah a zachovaná história sa podieľajú na príprave vstupu. Maximálny limit odpovede zahŕňa tokeny uvažovania, preto príliš malý limit môže prerušiť konečnú odpoveď. Dokumentované sú ukladanie do vyrovnávacej pamäte a dávkové spracovanie spolu s možnosťami Flex a Priority. Pri príprave nezávislých úloh s dlhým kontextom zachovajte identifikátor každého zdroja a požadovanú konečnú podobu.\n\nStabilný identifikátor sa líši od edícií Experimental a Preview, ktoré spoločná karta modelu Pro rozoberá samostatne. Nepriraďujte ich výsledky špecifické pre danú verziu tomuto profilu iba preto, že zdieľajú názov Pro. Karta uvádza možné halucinácie a obmedzenia v chápaní príčinnosti, zložitej dedukcii a kontrafaktuálnom uvažovaní s hranicou znalostí v januári 2025. Keď je to podstatné, poskytnite aktuálne dôkazy a skontrolujte odkazy na zdroje, výpočty a navrhované úpravy. Užitočným výstupom je podložený textový alebo kódový artefakt požadovaný úlohou.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technický príklad v angličtine
Trace an identifier through storage\n\nTrace this identifier through three excerpts: form sends {customer_id:'0017'}; service computes id=Number(body.customer_id); repository stores String(id). Requirement: preserve leading zeros. Identify where the contract changes, propose a minimal consistent correction and give tests for '0017', '17' and a missing ID. Do not claim the tests were executed.A source-path explanation, a proposed patch and a three-case regression-test plan.Check that the proposed path preserves distinct strings 0017 and 17 while specifying missing-ID behavior.gemini-2.5-proGemini 2.5 Pro je stabilný model spoločnosti Google s uvažovaním na zložitý kód, matematiku, STEM a analýzu dlhého kontextu. Prijíma text, obrázky, zvuk, video a PDF a vracia text s podporou nástrojov a štruktúrovaného výstupu. Jeho dynamický rozpočet uvažovania podporuje 128–32 768 tokenov a nemožno ho úplne vypnúť.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
Gemini 2.5 Pro je stabilný profil spoločnosti Google s uvažovaním na pokročilé programovanie, matematiku, STEM a analýzu dlhého kontextu. Dokáže porozumieť textu, zvuku, obrázkom, videu aj celým repozitárom kódu a jeho profil Gemini API prijíma aj vstup PDF. Výstupom je text vrátane kódu, písomnej analýzy alebo štruktúrovaného záznamu. Užitočné zadanie poskytuje dôkazy a žiada výsledok, ktorý sa dá skontrolovať, napríklad vysvetlené riešenie, zistenie z kódovej základne alebo porovnanie viacerých dokumentov.
Pri programovaní poskytnite relevantné súbory, pozorované správanie a podstatnú zmenu alebo otázku. Dlhý kontext môže modelu pomôcť prepájať moduly namiesto uvažovania z jedného izolovaného úryvku. Pri skúmaní cesty kódom ho požiadajte, aby sledoval identifikátor od vstupného formulára cez spracovanie až po uloženie, identifikoval miesto zmeny kontraktu a navrhol cielenú opravu. Zachovajte obmedzenia a žiadajte podporné odkazy. Navrhovanú revíziu treba porovnať so skutočným kódom a s overením vykonaným prostredníctvom pripojených nástrojov.
Pri matematickej alebo vedeckej analýze uveďte problém, predpoklady, jednotky a požadovanú podobu odpovede. Poskytnite dáta alebo obrázky, od ktorých výpočet závisí. Žiadajte podložený výsledok a kontroly umožňujúce jeho posúdenie, napríklad hraničné prípady alebo porovnanie s pôvodnými hodnotami. Schopnosť modelu uvažovať neodstraňuje nejednoznačnosť zadania. Neznámu veličinu alebo nepodložený predpoklad ponechajte viditeľný namiesto nahradenia pohodlnou hodnotou.
Dokumentovaným predvoleným nastavením je dynamické uvažovanie. Príručka Gemini 2.5 GenerateContent podporuje pre Pro výslovný rozpočet uvažovania od 128 do 32 768 tokenov alebo -1 pre adaptívne uvažovanie. V tejto edícii nemožno uvažovanie úplne vypnúť. Toto ovládanie sa líši od možnosti nulového rozpočtu pri Flash aj od nastavení úrovní uvažovania Gemini 3. Rozpočet usmerňuje uvažovanie, ale nezaručuje presný počet vnútorných tokenov, a limit odpovede musí ponechať priestor aj pre konečný artefakt.
Pri multimodálnej práci s dokumentmi identifikujte stránky, graf, oblasť obrázka alebo udalosť v nahrávke, ktoré majú podporiť odpoveď. Praktická úloha syntézy môže žiadať konkurenčné tvrdenia z viacerých zdrojových dokumentov, ich podporné pasáže a rozdiely podstatné pre jedno rozhodnutie. Požiadajte model, aby odlišoval výslovne uvedený fakt od odvodenia. Pri videu alebo zvuku definujte, či má byť výsledkom opis, prepis, zhrnutie alebo porovnanie. Obraz a zvuk sú v tomto profile dôkazmi pre textový výsledok.
Stránka konkrétneho API dokumentuje volanie funkcií, vykonávanie kódu, vyhľadávanie v súboroch, ukotvenie vo vyhľadávaní, ukotvenie v Maps, kontext URL a štruktúrované výstupy. Definujte účel funkcií a polia parametrov a v ďalších ťahoch zachovajte skutočné výsledky. Pri zázname obmedzenom schémou určte povinné polia a spôsob reprezentácie chýbajúcich informácií. Natívna architektúra je multimodálny riedky transformátor typu mixture-of-experts; tento návrh modelu sám osebe neposkytuje externé vykonanie nástroja ani hotovú aplikáciu nad rámec vráteného textu či kódu.
Oficiálna karta uvádza vstupný kontext 1M a textový výstup 64K; tabuľka API uvádza 1 048 576 vstupných a 65 536 výstupných tokenov. Pokyny, zdrojový obsah a zachovaná história sa podieľajú na príprave vstupu. Maximálny limit odpovede zahŕňa tokeny uvažovania, preto príliš malý limit môže prerušiť konečnú odpoveď. Dokumentované sú ukladanie do vyrovnávacej pamäte a dávkové spracovanie spolu s možnosťami Flex a Priority. Pri príprave nezávislých úloh s dlhým kontextom zachovajte identifikátor každého zdroja a požadovanú konečnú podobu.
Stabilný identifikátor sa líši od edícií Experimental a Preview, ktoré spoločná karta modelu Pro rozoberá samostatne. Nepriraďujte ich výsledky špecifické pre danú verziu tomuto profilu iba preto, že zdieľajú názov Pro. Karta uvádza možné halucinácie a obmedzenia v chápaní príčinnosti, zložitej dedukcii a kontrafaktuálnom uvažovaní s hranicou znalostí v januári 2025. Keď je to podstatné, poskytnite aktuálne dôkazy a skontrolujte odkazy na zdroje, výpočty a navrhované úpravy. Užitočným výstupom je podložený textový alebo kódový artefakt požadovaný úlohou.
POST /v1/messagestext, imagetext| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity gemini-2.5-pro | Predvolené— |
Polemessages | Typmessage[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Minimálny počet položiek: 1 | Predvolené— |
Polemessages[].role | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Predvolené— |
Polemessages[].content | Typstring|content_block[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polesystem | Typstring|content_block[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Limit sa vzťahuje na: presná horná hranica zvoleného modelu/karty | Predvolené— |
Polestream | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |
Poletemperature | Typnumber | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletop_p | Typnumber | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polestop_sequences | Typstring[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools | Typtool[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools[].name | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Platí, keď: poskytnutý nástroj | Predvolené— |
Poletools[].description | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Poletools[].input_schema | TypJSON_schema | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Poletool_choice | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polethinking.type | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polethinking.budget_tokens | Typinteger | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleoutput_config.effort | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemetadata | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polecache_control | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Text · Text UTF8
messages[].content alebo blok type=text
Text + obrázok
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} alebo zdroj s type=url
| Parameter | Špecifikácia |
|---|---|
Parametermaterial_types | Špecifikáciatext, image |
Parameterrequired | Špecifikáciamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Špecifikácianull |
Parametercontent_type | Špecifikáciaapplication/json |
Parametertext_file_material | Špecifikáciaskutočný obsah UTF-8 vložený ako text; ID súborov a URLs potrebujú samostatnú presne určenú podporu |
Životný cyklus: exact retained published method
Štruktúry metód a ID sú presné; možnosti dodávateľa sa posudzujú oddelene od prijatia požiadavky.
POST /v1/messages| Veľkosť požiadavky v tokenoch | Vstup | Výstup | Čítanie cache | Zápis do cache | Cache 5 min | Cache 1 hod |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Veľkosť požiadavky v tokenoch(0; 200 000] | Vstup0,00125 USD | Výstup0,01 USD | Čítanie cache0,000125 USD | Zápis do cacheZákladná: — | Cache 5 minZákladná: — | Cache 1 hodZákladná: — |
| Veľkosť požiadavky v tokenoch(200 000; ∞) | Vstup0,0025 USD | Výstup0,015 USD | Čítanie cache0,00025 USD | Zápis do cacheZákladná: — | Cache 5 minZákladná: — | Cache 1 hodZákladná: — |
Sadzby v USD za 1K tokenov. Ak sadzba nie je nastavená, preberá sa základná sadzba tejto metódy; «—» znamená, že základná sadzba nie je nastavená.
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
Referenčné sadzobníky modelu nemenia výber metódy, cenové odhady ani poplatky. Aktívne poplatky používajú sadzby vybranej metódy Ailoot.
Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.
| Konfigurácia | Sadzobník | Počet tokenov kontextu väčší než | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice) | Poplatok |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguráciaOpenAI Chat · Základné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Počet tokenov kontextu väčší než— | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0025 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.02 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00025 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.00075 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny uvažovania $0.02 / 1K tokenov |
| KonfiguráciaOpenAI Chat · Pásmo 1 podľa dĺžky požiadavky | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)200 000 | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0025 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.02 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00025 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.00075 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaOpenAI Chat · Pásmo 2 podľa dĺžky požiadavky | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než200 000 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.005 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.03 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.0005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.00075 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaAnthropic Messages · Základné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Počet tokenov kontextu väčší než— | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0025 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.02 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00025 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.00075 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny uvažovania $0.02 / 1K tokenov |
| KonfiguráciaAnthropic Messages · Pásmo 1 podľa dĺžky požiadavky | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)200 000 | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0025 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.02 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00025 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.00075 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaAnthropic Messages · Pásmo 2 podľa dĺžky požiadavky | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než200 000 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.005 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.03 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.0005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.00075 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-2.5-pro", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-2.5-pro", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="gemini-2.5-pro",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "gemini-2.5-pro",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.messages.stream(model='gemini-2.5-pro',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_message()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson alebo SSE
Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.
Zachovajte všetky bloky obsahu, podpisy uvažovania a skutočné ID volaní nástrojov. Zostavte všetky čiastkové zmeny blokov SSE; prvý textový blok nie je celý výstup.
Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
|---|---|---|
Odpoveď400 · invalid_request_error | PodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra | Ďalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia. |
Ailoot gemini-2.5-pro
Ailoot Ultra gemini-2.5-pro, google/gemini-2.5-pro
/chat/completions
gemini-2.5-proGemini 2.5 Pro je stabilný model spoločnosti Google s uvažovaním na zložitý kód, matematiku, STEM a analýzu dlhého kontextu. Prijíma text, obrázky, zvuk, video a PDF a vracia text s podporou nástrojov a štruktúrovaného výstupu. Jeho dynamický rozpočet uvažovania podporuje 128–32 768 tokenov a nemožno ho úplne vypnúť.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
Gemini 2.5 Pro je stabilný profil spoločnosti Google s uvažovaním na pokročilé programovanie, matematiku, STEM a analýzu dlhého kontextu. Dokáže porozumieť textu, zvuku, obrázkom, videu aj celým repozitárom kódu a jeho profil Gemini API prijíma aj vstup PDF. Výstupom je text vrátane kódu, písomnej analýzy alebo štruktúrovaného záznamu. Užitočné zadanie poskytuje dôkazy a žiada výsledok, ktorý sa dá skontrolovať, napríklad vysvetlené riešenie, zistenie z kódovej základne alebo porovnanie viacerých dokumentov.
Pri programovaní poskytnite relevantné súbory, pozorované správanie a podstatnú zmenu alebo otázku. Dlhý kontext môže modelu pomôcť prepájať moduly namiesto uvažovania z jedného izolovaného úryvku. Pri skúmaní cesty kódom ho požiadajte, aby sledoval identifikátor od vstupného formulára cez spracovanie až po uloženie, identifikoval miesto zmeny kontraktu a navrhol cielenú opravu. Zachovajte obmedzenia a žiadajte podporné odkazy. Navrhovanú revíziu treba porovnať so skutočným kódom a s overením vykonaným prostredníctvom pripojených nástrojov.
Pri matematickej alebo vedeckej analýze uveďte problém, predpoklady, jednotky a požadovanú podobu odpovede. Poskytnite dáta alebo obrázky, od ktorých výpočet závisí. Žiadajte podložený výsledok a kontroly umožňujúce jeho posúdenie, napríklad hraničné prípady alebo porovnanie s pôvodnými hodnotami. Schopnosť modelu uvažovať neodstraňuje nejednoznačnosť zadania. Neznámu veličinu alebo nepodložený predpoklad ponechajte viditeľný namiesto nahradenia pohodlnou hodnotou.
Dokumentovaným predvoleným nastavením je dynamické uvažovanie. Príručka Gemini 2.5 GenerateContent podporuje pre Pro výslovný rozpočet uvažovania od 128 do 32 768 tokenov alebo -1 pre adaptívne uvažovanie. V tejto edícii nemožno uvažovanie úplne vypnúť. Toto ovládanie sa líši od možnosti nulového rozpočtu pri Flash aj od nastavení úrovní uvažovania Gemini 3. Rozpočet usmerňuje uvažovanie, ale nezaručuje presný počet vnútorných tokenov, a limit odpovede musí ponechať priestor aj pre konečný artefakt.
Pri multimodálnej práci s dokumentmi identifikujte stránky, graf, oblasť obrázka alebo udalosť v nahrávke, ktoré majú podporiť odpoveď. Praktická úloha syntézy môže žiadať konkurenčné tvrdenia z viacerých zdrojových dokumentov, ich podporné pasáže a rozdiely podstatné pre jedno rozhodnutie. Požiadajte model, aby odlišoval výslovne uvedený fakt od odvodenia. Pri videu alebo zvuku definujte, či má byť výsledkom opis, prepis, zhrnutie alebo porovnanie. Obraz a zvuk sú v tomto profile dôkazmi pre textový výsledok.
Stránka konkrétneho API dokumentuje volanie funkcií, vykonávanie kódu, vyhľadávanie v súboroch, ukotvenie vo vyhľadávaní, ukotvenie v Maps, kontext URL a štruktúrované výstupy. Definujte účel funkcií a polia parametrov a v ďalších ťahoch zachovajte skutočné výsledky. Pri zázname obmedzenom schémou určte povinné polia a spôsob reprezentácie chýbajúcich informácií. Natívna architektúra je multimodálny riedky transformátor typu mixture-of-experts; tento návrh modelu sám osebe neposkytuje externé vykonanie nástroja ani hotovú aplikáciu nad rámec vráteného textu či kódu.
Oficiálna karta uvádza vstupný kontext 1M a textový výstup 64K; tabuľka API uvádza 1 048 576 vstupných a 65 536 výstupných tokenov. Pokyny, zdrojový obsah a zachovaná história sa podieľajú na príprave vstupu. Maximálny limit odpovede zahŕňa tokeny uvažovania, preto príliš malý limit môže prerušiť konečnú odpoveď. Dokumentované sú ukladanie do vyrovnávacej pamäte a dávkové spracovanie spolu s možnosťami Flex a Priority. Pri príprave nezávislých úloh s dlhým kontextom zachovajte identifikátor každého zdroja a požadovanú konečnú podobu.
Stabilný identifikátor sa líši od edícií Experimental a Preview, ktoré spoločná karta modelu Pro rozoberá samostatne. Nepriraďujte ich výsledky špecifické pre danú verziu tomuto profilu iba preto, že zdieľajú názov Pro. Karta uvádza možné halucinácie a obmedzenia v chápaní príčinnosti, zložitej dedukcii a kontrafaktuálnom uvažovaní s hranicou znalostí v januári 2025. Keď je to podstatné, poskytnite aktuálne dôkazy a skontrolujte odkazy na zdroje, výpočty a navrhované úpravy. Užitočným výstupom je podložený textový alebo kódový artefakt požadovaný úlohou.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polepath.model | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity gemini-2.5-pro | Predvolené— |
Polecontents | Typcontent[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Minimálny počet položiek: 1 | Predvolené— |
Polecontents[].role | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity user, model | Predvolené— |
Polecontents[].parts | Typpart[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
PolesystemInstruction | Typcontent | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
PolegenerationConfig.maxOutputTokens | Typinteger | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí od modelu | Predvolené— |
PolegenerationConfig.temperature | Typnumber | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
PolegenerationConfig.topP | Typnumber | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
PolegenerationConfig.topK | Typinteger | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
PolegenerationConfig.stopSequences | Typstring[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
PolegenerationConfig.thinkingConfig.includeThoughts | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
PolegenerationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget | Typinteger | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools[].functionDeclarations | Typfunction_declaration[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
PoletoolConfig.functionCallingConfig.mode | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
PolesafetySettings | Typobject[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
PolesessionId | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Text · Text UTF8
contents[].parts[].text
Text + obrázok
parts[].inlineData={mimeType,data}
| Parameter | Špecifikácia |
|---|---|
Parametermaterial_types | Špecifikáciatext, image |
Parameterrequired | Špecifikáciacontents |
Parameteroptional_controls | Špecifikácianull |
Parametercontent_type | Špecifikáciaapplication/json |
Parametertext_file_material | Špecifikáciaskutočný obsah UTF-8 vložený ako text; ID súborov a URLs potrebujú samostatnú presne určenú podporu |
Životný cyklus: exact retained published method
Štruktúry metód a ID sú presné; možnosti dodávateľa sa posudzujú oddelene od prijatia požiadavky.
POST /v1beta/models/{model}:generateContent| Veľkosť požiadavky v tokenoch | Vstup | Výstup | Čítanie cache | Zápis do cache | Cache 5 min | Cache 1 hod |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Veľkosť požiadavky v tokenoch(0; 200 000] | Vstup0,00125 USD | Výstup0,01 USD | Čítanie cache0,000125 USD | Zápis do cacheZákladná: — | Cache 5 minZákladná: — | Cache 1 hodZákladná: — |
| Veľkosť požiadavky v tokenoch(200 000; ∞) | Vstup0,0025 USD | Výstup0,015 USD | Čítanie cache0,00025 USD | Zápis do cacheZákladná: — | Cache 5 minZákladná: — | Cache 1 hodZákladná: — |
Sadzby v USD za 1K tokenov. Ak sadzba nie je nastavená, preberá sa základná sadzba tejto metódy; «—» znamená, že základná sadzba nie je nastavená.
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
Referenčné sadzobníky modelu nemenia výber metódy, cenové odhady ani poplatky. Aktívne poplatky používajú sadzby vybranej metódy Ailoot.
Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.
| Konfigurácia | Sadzobník | Počet tokenov kontextu väčší než | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice) | Poplatok |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguráciaOpenAI Chat · Základné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Počet tokenov kontextu väčší než— | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0025 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.02 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00025 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.00075 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny uvažovania $0.02 / 1K tokenov |
| KonfiguráciaOpenAI Chat · Pásmo 1 podľa dĺžky požiadavky | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)200 000 | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0025 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.02 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00025 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.00075 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaOpenAI Chat · Pásmo 2 podľa dĺžky požiadavky | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než200 000 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.005 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.03 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.0005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.00075 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaAnthropic Messages · Základné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Počet tokenov kontextu väčší než— | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0025 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.02 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00025 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.00075 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny uvažovania $0.02 / 1K tokenov |
| KonfiguráciaAnthropic Messages · Pásmo 1 podľa dĺžky požiadavky | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)200 000 | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0025 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.02 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00025 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.00075 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaAnthropic Messages · Pásmo 2 podľa dĺžky požiadavky | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než200 000 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.005 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.03 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.0005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.00075 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"contents": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["contents"]=[{"role":"user","parts":[{"text":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent \\\n -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["contents"][0]["parts"].append({"inlineData":{"mimeType":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent \\\n -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nfrom google import genai\nfrom google.genai import types\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = genai.Client(\n api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],\n http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"),\n)\nresp = client.models.generate_content(model="gemini-2.5-pro", contents="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_json_dict())\nimport { GoogleGenAI } from "@google/genai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, httpOptions: { baseUrl: "https://api.ailoot.ai" } });\nconst resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-2.5-pro", contents: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom google import genai\nfrom google.genai import types\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=genai.Client(api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"))\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\ncount=0\nwith Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for chunk in client.models.generate_content_stream(model='gemini-2.5-pro',contents="Explain observations and hypotheses in three sentences."):\n payload=chunk.to_json_dict()\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n save_result(payload,"stream-chunk-"+str(count))\n count+=1\njson alebo podporované streamovanie
Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.
Zachovajte všetkých kandidátov a časti vrátane volaní funkcií, podpisov uvažovania a údajov o spotrebe; časti prúdu zostavujte v správnom poradí.
Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.
| Pole | Typ |
|---|---|
PoleresponseId | Typstring |
PolemodelVersion | Typstring |
Polecandidates[].content.parts[] | Typtext|inlineData|functionCall|other part |
Polecandidates[].finishReason | Typstring |
PoleusageMetadata | Typobject |
| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
|---|---|---|
Odpoveď400 · invalid_request_error | PodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra | Ďalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia. |
Ailoot gemini-2.5-pro
Ailoot Ultra gemini-2.5-pro, google/gemini-2.5-pro
/chat/completions
gemini-2.5-proGemini 2.5 Pro je stabilný model spoločnosti Google s uvažovaním na zložitý kód, matematiku, STEM a analýzu dlhého kontextu. Prijíma text, obrázky, zvuk, video a PDF a vracia text s podporou nástrojov a štruktúrovaného výstupu. Jeho dynamický rozpočet uvažovania podporuje 128–32 768 tokenov a nemožno ho úplne vypnúť.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
Gemini 2.5 Pro je stabilný profil spoločnosti Google s uvažovaním na pokročilé programovanie, matematiku, STEM a analýzu dlhého kontextu. Dokáže porozumieť textu, zvuku, obrázkom, videu aj celým repozitárom kódu a jeho profil Gemini API prijíma aj vstup PDF. Výstupom je text vrátane kódu, písomnej analýzy alebo štruktúrovaného záznamu. Užitočné zadanie poskytuje dôkazy a žiada výsledok, ktorý sa dá skontrolovať, napríklad vysvetlené riešenie, zistenie z kódovej základne alebo porovnanie viacerých dokumentov.
Pri programovaní poskytnite relevantné súbory, pozorované správanie a podstatnú zmenu alebo otázku. Dlhý kontext môže modelu pomôcť prepájať moduly namiesto uvažovania z jedného izolovaného úryvku. Pri skúmaní cesty kódom ho požiadajte, aby sledoval identifikátor od vstupného formulára cez spracovanie až po uloženie, identifikoval miesto zmeny kontraktu a navrhol cielenú opravu. Zachovajte obmedzenia a žiadajte podporné odkazy. Navrhovanú revíziu treba porovnať so skutočným kódom a s overením vykonaným prostredníctvom pripojených nástrojov.
Pri matematickej alebo vedeckej analýze uveďte problém, predpoklady, jednotky a požadovanú podobu odpovede. Poskytnite dáta alebo obrázky, od ktorých výpočet závisí. Žiadajte podložený výsledok a kontroly umožňujúce jeho posúdenie, napríklad hraničné prípady alebo porovnanie s pôvodnými hodnotami. Schopnosť modelu uvažovať neodstraňuje nejednoznačnosť zadania. Neznámu veličinu alebo nepodložený predpoklad ponechajte viditeľný namiesto nahradenia pohodlnou hodnotou.
Dokumentovaným predvoleným nastavením je dynamické uvažovanie. Príručka Gemini 2.5 GenerateContent podporuje pre Pro výslovný rozpočet uvažovania od 128 do 32 768 tokenov alebo -1 pre adaptívne uvažovanie. V tejto edícii nemožno uvažovanie úplne vypnúť. Toto ovládanie sa líši od možnosti nulového rozpočtu pri Flash aj od nastavení úrovní uvažovania Gemini 3. Rozpočet usmerňuje uvažovanie, ale nezaručuje presný počet vnútorných tokenov, a limit odpovede musí ponechať priestor aj pre konečný artefakt.
Pri multimodálnej práci s dokumentmi identifikujte stránky, graf, oblasť obrázka alebo udalosť v nahrávke, ktoré majú podporiť odpoveď. Praktická úloha syntézy môže žiadať konkurenčné tvrdenia z viacerých zdrojových dokumentov, ich podporné pasáže a rozdiely podstatné pre jedno rozhodnutie. Požiadajte model, aby odlišoval výslovne uvedený fakt od odvodenia. Pri videu alebo zvuku definujte, či má byť výsledkom opis, prepis, zhrnutie alebo porovnanie. Obraz a zvuk sú v tomto profile dôkazmi pre textový výsledok.
Stránka konkrétneho API dokumentuje volanie funkcií, vykonávanie kódu, vyhľadávanie v súboroch, ukotvenie vo vyhľadávaní, ukotvenie v Maps, kontext URL a štruktúrované výstupy. Definujte účel funkcií a polia parametrov a v ďalších ťahoch zachovajte skutočné výsledky. Pri zázname obmedzenom schémou určte povinné polia a spôsob reprezentácie chýbajúcich informácií. Natívna architektúra je multimodálny riedky transformátor typu mixture-of-experts; tento návrh modelu sám osebe neposkytuje externé vykonanie nástroja ani hotovú aplikáciu nad rámec vráteného textu či kódu.
Oficiálna karta uvádza vstupný kontext 1M a textový výstup 64K; tabuľka API uvádza 1 048 576 vstupných a 65 536 výstupných tokenov. Pokyny, zdrojový obsah a zachovaná história sa podieľajú na príprave vstupu. Maximálny limit odpovede zahŕňa tokeny uvažovania, preto príliš malý limit môže prerušiť konečnú odpoveď. Dokumentované sú ukladanie do vyrovnávacej pamäte a dávkové spracovanie spolu s možnosťami Flex a Priority. Pri príprave nezávislých úloh s dlhým kontextom zachovajte identifikátor každého zdroja a požadovanú konečnú podobu.
Stabilný identifikátor sa líši od edícií Experimental a Preview, ktoré spoločná karta modelu Pro rozoberá samostatne. Nepriraďujte ich výsledky špecifické pre danú verziu tomuto profilu iba preto, že zdieľajú názov Pro. Karta uvádza možné halucinácie a obmedzenia v chápaní príčinnosti, zložitej dedukcii a kontrafaktuálnom uvažovaní s hranicou znalostí v januári 2025. Keď je to podstatné, poskytnite aktuálne dôkazy a skontrolujte odkazy na zdroje, výpočty a navrhované úpravy. Užitočným výstupom je podložený textový alebo kódový artefakt požadovaný úlohou.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity gemini-2.5-pro | Predvolené— |
Polemessages | Typmessage[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Minimálny počet položiek: 1 | Predvolené— |
Polemessages[].role | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemessages[].content | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Platí, keď: Textová konverzácia | Predvolené— |
Polestream | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |
Text · Text UTF8
messages[].content
| Parameter | Špecifikácia |
|---|---|
Parametercontent_type | Špecifikáciaapplication/json |
Parameterrequired | Špecifikáciamodel, messages |
Parametermaterial_types | Špecifikáciatext |
Parametermessages | Špecifikáciapole správ so štruktúrou role/content |
Parameterfile_material | Špecifikáciaskutočný dokument UTF-8 vložený ako doslovný text; ID súboru sa neodvodzuje |
Parameteroptional_controls | Špecifikáciastream |
Parametercontrol_scope | ŠpecifikáciaTextová konverzácia; stream je logická hodnota a predvolene má hodnotu false. |
Parameteroutput_modalities | Špecifikáciatext |
Parameterhosted_operations | Špecifikáciafalse |
Parametermultimodal_input_binding | Špecifikácianull |
Aliasy metódy: /chat/completions
Životný cyklus: synchronous_or_streamed
Pošlite presné ID modelu spolu s messages.
Dĺžka kontextu nie je horná hranica výstupu.
Textový súbor môže poskytnúť doslovný text; obrazové a zvukové vstupy a vstupy so súborovými objektmi potrebujú presné naviazanie.
Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.
Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.
| Konfigurácia | Sadzobník | Počet tokenov kontextu väčší než | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice) | Poplatok |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Počet tokenov kontextu väčší než— | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0025 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.02 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00025 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.00075 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny uvažovania $0.02 / 1K tokenov |
| KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 1 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)200 000 | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0025 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.02 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00025 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.00075 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 2 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než200 000 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.005 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.03 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.0005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.00075 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"gemini-2.5-pro","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model="gemini-2.5-pro", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\njson alebo SSE
Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.
Zachovajte každý variant odpovede a jeho obsah, volania nástrojov a uvažovanie. V SSE zostavujte čiastkové zmeny podľa indexu variantu/nástroja a zachovajte konečný dôvod ukončenia aj údaje o spotrebe.
Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
|---|---|---|
Odpoveď400 · invalid_request_error | PodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra | Ďalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia. |
Ailoot gemini-2.5-pro
Ailoot Ultra gemini-2.5-pro, google/gemini-2.5-pro
/chat/completions
gemini-2.5-proGemini 2.5 Pro je stabilný model spoločnosti Google s uvažovaním na zložitý kód, matematiku, STEM a analýzu dlhého kontextu. Prijíma text, obrázky, zvuk, video a PDF a vracia text s podporou nástrojov a štruktúrovaného výstupu. Jeho dynamický rozpočet uvažovania podporuje 128–32 768 tokenov a nemožno ho úplne vypnúť.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
Gemini 2.5 Pro je stabilný profil spoločnosti Google s uvažovaním na pokročilé programovanie, matematiku, STEM a analýzu dlhého kontextu. Dokáže porozumieť textu, zvuku, obrázkom, videu aj celým repozitárom kódu a jeho profil Gemini API prijíma aj vstup PDF. Výstupom je text vrátane kódu, písomnej analýzy alebo štruktúrovaného záznamu. Užitočné zadanie poskytuje dôkazy a žiada výsledok, ktorý sa dá skontrolovať, napríklad vysvetlené riešenie, zistenie z kódovej základne alebo porovnanie viacerých dokumentov.
Pri programovaní poskytnite relevantné súbory, pozorované správanie a podstatnú zmenu alebo otázku. Dlhý kontext môže modelu pomôcť prepájať moduly namiesto uvažovania z jedného izolovaného úryvku. Pri skúmaní cesty kódom ho požiadajte, aby sledoval identifikátor od vstupného formulára cez spracovanie až po uloženie, identifikoval miesto zmeny kontraktu a navrhol cielenú opravu. Zachovajte obmedzenia a žiadajte podporné odkazy. Navrhovanú revíziu treba porovnať so skutočným kódom a s overením vykonaným prostredníctvom pripojených nástrojov.
Pri matematickej alebo vedeckej analýze uveďte problém, predpoklady, jednotky a požadovanú podobu odpovede. Poskytnite dáta alebo obrázky, od ktorých výpočet závisí. Žiadajte podložený výsledok a kontroly umožňujúce jeho posúdenie, napríklad hraničné prípady alebo porovnanie s pôvodnými hodnotami. Schopnosť modelu uvažovať neodstraňuje nejednoznačnosť zadania. Neznámu veličinu alebo nepodložený predpoklad ponechajte viditeľný namiesto nahradenia pohodlnou hodnotou.
Dokumentovaným predvoleným nastavením je dynamické uvažovanie. Príručka Gemini 2.5 GenerateContent podporuje pre Pro výslovný rozpočet uvažovania od 128 do 32 768 tokenov alebo -1 pre adaptívne uvažovanie. V tejto edícii nemožno uvažovanie úplne vypnúť. Toto ovládanie sa líši od možnosti nulového rozpočtu pri Flash aj od nastavení úrovní uvažovania Gemini 3. Rozpočet usmerňuje uvažovanie, ale nezaručuje presný počet vnútorných tokenov, a limit odpovede musí ponechať priestor aj pre konečný artefakt.
Pri multimodálnej práci s dokumentmi identifikujte stránky, graf, oblasť obrázka alebo udalosť v nahrávke, ktoré majú podporiť odpoveď. Praktická úloha syntézy môže žiadať konkurenčné tvrdenia z viacerých zdrojových dokumentov, ich podporné pasáže a rozdiely podstatné pre jedno rozhodnutie. Požiadajte model, aby odlišoval výslovne uvedený fakt od odvodenia. Pri videu alebo zvuku definujte, či má byť výsledkom opis, prepis, zhrnutie alebo porovnanie. Obraz a zvuk sú v tomto profile dôkazmi pre textový výsledok.
Stránka konkrétneho API dokumentuje volanie funkcií, vykonávanie kódu, vyhľadávanie v súboroch, ukotvenie vo vyhľadávaní, ukotvenie v Maps, kontext URL a štruktúrované výstupy. Definujte účel funkcií a polia parametrov a v ďalších ťahoch zachovajte skutočné výsledky. Pri zázname obmedzenom schémou určte povinné polia a spôsob reprezentácie chýbajúcich informácií. Natívna architektúra je multimodálny riedky transformátor typu mixture-of-experts; tento návrh modelu sám osebe neposkytuje externé vykonanie nástroja ani hotovú aplikáciu nad rámec vráteného textu či kódu.
Oficiálna karta uvádza vstupný kontext 1M a textový výstup 64K; tabuľka API uvádza 1 048 576 vstupných a 65 536 výstupných tokenov. Pokyny, zdrojový obsah a zachovaná história sa podieľajú na príprave vstupu. Maximálny limit odpovede zahŕňa tokeny uvažovania, preto príliš malý limit môže prerušiť konečnú odpoveď. Dokumentované sú ukladanie do vyrovnávacej pamäte a dávkové spracovanie spolu s možnosťami Flex a Priority. Pri príprave nezávislých úloh s dlhým kontextom zachovajte identifikátor každého zdroja a požadovanú konečnú podobu.
Stabilný identifikátor sa líši od edícií Experimental a Preview, ktoré spoločná karta modelu Pro rozoberá samostatne. Nepriraďujte ich výsledky špecifické pre danú verziu tomuto profilu iba preto, že zdieľajú názov Pro. Karta uvádza možné halucinácie a obmedzenia v chápaní príčinnosti, zložitej dedukcii a kontrafaktuálnom uvažovaní s hranicou znalostí v januári 2025. Keď je to podstatné, poskytnite aktuálne dôkazy a skontrolujte odkazy na zdroje, výpočty a navrhované úpravy. Užitočným výstupom je podložený textový alebo kódový artefakt požadovaný úlohou.
POST /v1/messagestextjson, sse| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity gemini-2.5-pro | Predvolené— |
Polemessages | Typmessage[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].role | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Predvolené— |
Polemessages[].content | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polestream | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |
Text · Text UTF-8
reťazec messages[].content
| Parameter | Špecifikácia |
|---|---|
Parametercontent_type | Špecifikáciaapplication/json |
Parameterrequired | Špecifikáciamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Špecifikáciastream |
Parametermaterial_types | Špecifikáciatext |
Parametertext_file_material | ŠpecifikáciaPrečítajte skutočný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného vstupného reťazca alebo reťazca obsahu správy. |
Životný cyklus: synchronous_or_streamed
Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.
Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.
| Konfigurácia | Sadzobník | Počet tokenov kontextu väčší než | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice) | Poplatok |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Počet tokenov kontextu väčší než— | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0025 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.02 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00025 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.00075 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny uvažovania $0.02 / 1K tokenov |
| KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 1 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)200 000 | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0025 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.02 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00025 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.00075 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 2 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než200 000 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.005 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.03 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.0005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.00075 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
{\n "model": "gemini-2.5-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gemini-2.5-pro', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gemini-2.5-pro', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON alebo SSE
Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.
Zachovajte všetky bloky obsahu, podpisy uvažovania a skutočné ID volaní nástrojov. Zostavte všetky čiastkové zmeny blokov SSE; prvý textový blok nie je celý výstup.
Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
|---|---|---|
Odpoveď400 · invalid_request_error | PodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra | Ďalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia. |
Ailoot gemini-2.5-pro
Ailoot Ultra gemini-2.5-pro, google/gemini-2.5-pro
/chat/completions
google/gemini-2.5-proGemini 2.5 Pro je stabilný model spoločnosti Google s uvažovaním na zložitý kód, matematiku, STEM a analýzu dlhého kontextu. Prijíma text, obrázky, zvuk, video a PDF a vracia text s podporou nástrojov a štruktúrovaného výstupu. Jeho dynamický rozpočet uvažovania podporuje 128–32 768 tokenov a nemožno ho úplne vypnúť.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
Gemini 2.5 Pro je stabilný profil spoločnosti Google s uvažovaním na pokročilé programovanie, matematiku, STEM a analýzu dlhého kontextu. Dokáže porozumieť textu, zvuku, obrázkom, videu aj celým repozitárom kódu a jeho profil Gemini API prijíma aj vstup PDF. Výstupom je text vrátane kódu, písomnej analýzy alebo štruktúrovaného záznamu. Užitočné zadanie poskytuje dôkazy a žiada výsledok, ktorý sa dá skontrolovať, napríklad vysvetlené riešenie, zistenie z kódovej základne alebo porovnanie viacerých dokumentov.
Pri programovaní poskytnite relevantné súbory, pozorované správanie a podstatnú zmenu alebo otázku. Dlhý kontext môže modelu pomôcť prepájať moduly namiesto uvažovania z jedného izolovaného úryvku. Pri skúmaní cesty kódom ho požiadajte, aby sledoval identifikátor od vstupného formulára cez spracovanie až po uloženie, identifikoval miesto zmeny kontraktu a navrhol cielenú opravu. Zachovajte obmedzenia a žiadajte podporné odkazy. Navrhovanú revíziu treba porovnať so skutočným kódom a s overením vykonaným prostredníctvom pripojených nástrojov.
Pri matematickej alebo vedeckej analýze uveďte problém, predpoklady, jednotky a požadovanú podobu odpovede. Poskytnite dáta alebo obrázky, od ktorých výpočet závisí. Žiadajte podložený výsledok a kontroly umožňujúce jeho posúdenie, napríklad hraničné prípady alebo porovnanie s pôvodnými hodnotami. Schopnosť modelu uvažovať neodstraňuje nejednoznačnosť zadania. Neznámu veličinu alebo nepodložený predpoklad ponechajte viditeľný namiesto nahradenia pohodlnou hodnotou.
Dokumentovaným predvoleným nastavením je dynamické uvažovanie. Príručka Gemini 2.5 GenerateContent podporuje pre Pro výslovný rozpočet uvažovania od 128 do 32 768 tokenov alebo -1 pre adaptívne uvažovanie. V tejto edícii nemožno uvažovanie úplne vypnúť. Toto ovládanie sa líši od možnosti nulového rozpočtu pri Flash aj od nastavení úrovní uvažovania Gemini 3. Rozpočet usmerňuje uvažovanie, ale nezaručuje presný počet vnútorných tokenov, a limit odpovede musí ponechať priestor aj pre konečný artefakt.
Pri multimodálnej práci s dokumentmi identifikujte stránky, graf, oblasť obrázka alebo udalosť v nahrávke, ktoré majú podporiť odpoveď. Praktická úloha syntézy môže žiadať konkurenčné tvrdenia z viacerých zdrojových dokumentov, ich podporné pasáže a rozdiely podstatné pre jedno rozhodnutie. Požiadajte model, aby odlišoval výslovne uvedený fakt od odvodenia. Pri videu alebo zvuku definujte, či má byť výsledkom opis, prepis, zhrnutie alebo porovnanie. Obraz a zvuk sú v tomto profile dôkazmi pre textový výsledok.
Stránka konkrétneho API dokumentuje volanie funkcií, vykonávanie kódu, vyhľadávanie v súboroch, ukotvenie vo vyhľadávaní, ukotvenie v Maps, kontext URL a štruktúrované výstupy. Definujte účel funkcií a polia parametrov a v ďalších ťahoch zachovajte skutočné výsledky. Pri zázname obmedzenom schémou určte povinné polia a spôsob reprezentácie chýbajúcich informácií. Natívna architektúra je multimodálny riedky transformátor typu mixture-of-experts; tento návrh modelu sám osebe neposkytuje externé vykonanie nástroja ani hotovú aplikáciu nad rámec vráteného textu či kódu.
Oficiálna karta uvádza vstupný kontext 1M a textový výstup 64K; tabuľka API uvádza 1 048 576 vstupných a 65 536 výstupných tokenov. Pokyny, zdrojový obsah a zachovaná história sa podieľajú na príprave vstupu. Maximálny limit odpovede zahŕňa tokeny uvažovania, preto príliš malý limit môže prerušiť konečnú odpoveď. Dokumentované sú ukladanie do vyrovnávacej pamäte a dávkové spracovanie spolu s možnosťami Flex a Priority. Pri príprave nezávislých úloh s dlhým kontextom zachovajte identifikátor každého zdroja a požadovanú konečnú podobu.
Stabilný identifikátor sa líši od edícií Experimental a Preview, ktoré spoločná karta modelu Pro rozoberá samostatne. Nepriraďujte ich výsledky špecifické pre danú verziu tomuto profilu iba preto, že zdieľajú názov Pro. Karta uvádza možné halucinácie a obmedzenia v chápaní príčinnosti, zložitej dedukcii a kontrafaktuálnom uvažovaní s hranicou znalostí v januári 2025. Keď je to podstatné, poskytnite aktuálne dôkazy a skontrolujte odkazy na zdroje, výpočty a navrhované úpravy. Užitočným výstupom je podložený textový alebo kódový artefakt požadovaný úlohou.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity google/gemini-2.5-pro | Predvolené— |
Polemessages | Typmessage[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Minimálny počet položiek: 1 | Predvolené— |
Polemessages[].role | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Príklady: system, user, assistant, tool, function Podmienky: Tieto roly sú výslovne zastúpené typmi kompatibility v zdrojovom kóde; presný súbor rolí zostáva závislý od modelu. Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemessages[].content | Typstring|content_part[]|null | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].tool_calls | Typtool_call[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].tool_call_id | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Platí, keď: role=tool; použite skutočne vrátené ID | Predvolené— |
Polemessages[].name | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].reasoning_content | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Platí, keď: Posielajte späť skutočne vrátené uvažovanie, ak ho tento model používa | Predvolené— |
Polemessages[].reasoning_details | Typobject|array | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemax_completion_tokens | Typinteger | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí od modelu | Predvolené— |
Polestream | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |
Polestream_options.include_usage | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletemperature | Typnumber | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletop_p | Typnumber | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polestop | Typstring|string[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools | Typfunction_tool[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools[].type | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity function Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools[].function.name | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Platí, keď: poskytnutý nástroj typu funkcia | Predvolené— |
Poletools[].function.description | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Poletools[].function.parameters | TypJSON_schema | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Poletool_choice | Typstring|object | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleparallel_tool_calls | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleresponse_format | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polereasoning_effort | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polereasoning | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleservice_tier | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleinstructions | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Pole kompatibility | Predvolené— |
Polefunctions | Typfunction[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polefunction_call | Typstring|object | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleprompt_cache_options | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemodalities | Typstring[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity text | Predvolené— |
Poleprovider | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Podmienky: provider.options sa na tejto textovej trase Ultra odmieta | Predvolené— |
Polecache_control.ttl | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Podmienky: Hodnota 1h sa v skutočne používaných poliach cache promptov odmieta | Predvolené— |
Text · Text UTF8
messages[].content
| Parameter | Špecifikácia |
|---|---|
Parametercontent_type | Špecifikáciaapplication/json |
Parameterrequired | Špecifikáciamodel, messages |
Parametermaterial_types | Špecifikáciatext |
Parametermessages | Špecifikáciapole správ so štruktúrou role/content |
Parameterfile_material | Špecifikáciaskutočný dokument UTF-8 vložený ako doslovný text; ID súboru sa neodvodzuje |
Parameteroptional_controls | Špecifikáciastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Špecifikáciazávisí od modelu; používateľské nástroje typu funkcia sa líšia od nástrojov prevádzkovaných službou |
Parameteroutput_modalities | Špecifikáciatext |
Parameterhosted_operations | Špecifikáciafalse |
Parametermultimodal_input_binding | Špecifikácianull |
Životný cyklus: synchronous_or_streamed
Pošlite presné ID modelu spolu s messages.
Dĺžka kontextu nie je horná hranica výstupu.
Textový súbor môže poskytnúť doslovný text; obrazové a zvukové vstupy a vstupy so súborovými objektmi potrebujú presné naviazanie.
Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.
Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.
| Konfigurácia | Sadzobník | Počet tokenov kontextu väčší než | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice) | Poplatok |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Počet tokenov kontextu väčší než— | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0025 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.02 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00025 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.00075 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny uvažovania $0.02 / 1K tokenov |
| KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 1 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)200 000 | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0025 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.02 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00025 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.00075 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 2 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než200 000 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.005 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.03 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.0005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.00075 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemini-2.5-pro", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='google/gemini-2.5-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='google/gemini-2.5-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson alebo SSE
Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.
Zachovajte každý variant odpovede a jeho obsah, volania nástrojov a uvažovanie. V SSE zostavujte čiastkové zmeny podľa indexu variantu/nástroja a zachovajte konečný dôvod ukončenia aj údaje o spotrebe.
Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
|---|---|---|
Odpoveď400 · invalid_request_error | PodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra | Ďalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia. |
Ailoot gemini-2.5-pro
Ailoot Ultra gemini-2.5-pro, google/gemini-2.5-pro
/chat/completions
google/gemini-2.5-proGemini 2.5 Pro je stabilný model spoločnosti Google s uvažovaním na zložitý kód, matematiku, STEM a analýzu dlhého kontextu. Prijíma text, obrázky, zvuk, video a PDF a vracia text s podporou nástrojov a štruktúrovaného výstupu. Jeho dynamický rozpočet uvažovania podporuje 128–32 768 tokenov a nemožno ho úplne vypnúť.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
Gemini 2.5 Pro je stabilný profil spoločnosti Google s uvažovaním na pokročilé programovanie, matematiku, STEM a analýzu dlhého kontextu. Dokáže porozumieť textu, zvuku, obrázkom, videu aj celým repozitárom kódu a jeho profil Gemini API prijíma aj vstup PDF. Výstupom je text vrátane kódu, písomnej analýzy alebo štruktúrovaného záznamu. Užitočné zadanie poskytuje dôkazy a žiada výsledok, ktorý sa dá skontrolovať, napríklad vysvetlené riešenie, zistenie z kódovej základne alebo porovnanie viacerých dokumentov.
Pri programovaní poskytnite relevantné súbory, pozorované správanie a podstatnú zmenu alebo otázku. Dlhý kontext môže modelu pomôcť prepájať moduly namiesto uvažovania z jedného izolovaného úryvku. Pri skúmaní cesty kódom ho požiadajte, aby sledoval identifikátor od vstupného formulára cez spracovanie až po uloženie, identifikoval miesto zmeny kontraktu a navrhol cielenú opravu. Zachovajte obmedzenia a žiadajte podporné odkazy. Navrhovanú revíziu treba porovnať so skutočným kódom a s overením vykonaným prostredníctvom pripojených nástrojov.
Pri matematickej alebo vedeckej analýze uveďte problém, predpoklady, jednotky a požadovanú podobu odpovede. Poskytnite dáta alebo obrázky, od ktorých výpočet závisí. Žiadajte podložený výsledok a kontroly umožňujúce jeho posúdenie, napríklad hraničné prípady alebo porovnanie s pôvodnými hodnotami. Schopnosť modelu uvažovať neodstraňuje nejednoznačnosť zadania. Neznámu veličinu alebo nepodložený predpoklad ponechajte viditeľný namiesto nahradenia pohodlnou hodnotou.
Dokumentovaným predvoleným nastavením je dynamické uvažovanie. Príručka Gemini 2.5 GenerateContent podporuje pre Pro výslovný rozpočet uvažovania od 128 do 32 768 tokenov alebo -1 pre adaptívne uvažovanie. V tejto edícii nemožno uvažovanie úplne vypnúť. Toto ovládanie sa líši od možnosti nulového rozpočtu pri Flash aj od nastavení úrovní uvažovania Gemini 3. Rozpočet usmerňuje uvažovanie, ale nezaručuje presný počet vnútorných tokenov, a limit odpovede musí ponechať priestor aj pre konečný artefakt.
Pri multimodálnej práci s dokumentmi identifikujte stránky, graf, oblasť obrázka alebo udalosť v nahrávke, ktoré majú podporiť odpoveď. Praktická úloha syntézy môže žiadať konkurenčné tvrdenia z viacerých zdrojových dokumentov, ich podporné pasáže a rozdiely podstatné pre jedno rozhodnutie. Požiadajte model, aby odlišoval výslovne uvedený fakt od odvodenia. Pri videu alebo zvuku definujte, či má byť výsledkom opis, prepis, zhrnutie alebo porovnanie. Obraz a zvuk sú v tomto profile dôkazmi pre textový výsledok.
Stránka konkrétneho API dokumentuje volanie funkcií, vykonávanie kódu, vyhľadávanie v súboroch, ukotvenie vo vyhľadávaní, ukotvenie v Maps, kontext URL a štruktúrované výstupy. Definujte účel funkcií a polia parametrov a v ďalších ťahoch zachovajte skutočné výsledky. Pri zázname obmedzenom schémou určte povinné polia a spôsob reprezentácie chýbajúcich informácií. Natívna architektúra je multimodálny riedky transformátor typu mixture-of-experts; tento návrh modelu sám osebe neposkytuje externé vykonanie nástroja ani hotovú aplikáciu nad rámec vráteného textu či kódu.
Oficiálna karta uvádza vstupný kontext 1M a textový výstup 64K; tabuľka API uvádza 1 048 576 vstupných a 65 536 výstupných tokenov. Pokyny, zdrojový obsah a zachovaná história sa podieľajú na príprave vstupu. Maximálny limit odpovede zahŕňa tokeny uvažovania, preto príliš malý limit môže prerušiť konečnú odpoveď. Dokumentované sú ukladanie do vyrovnávacej pamäte a dávkové spracovanie spolu s možnosťami Flex a Priority. Pri príprave nezávislých úloh s dlhým kontextom zachovajte identifikátor každého zdroja a požadovanú konečnú podobu.
Stabilný identifikátor sa líši od edícií Experimental a Preview, ktoré spoločná karta modelu Pro rozoberá samostatne. Nepriraďujte ich výsledky špecifické pre danú verziu tomuto profilu iba preto, že zdieľajú názov Pro. Karta uvádza možné halucinácie a obmedzenia v chápaní príčinnosti, zložitej dedukcii a kontrafaktuálnom uvažovaní s hranicou znalostí v januári 2025. Keď je to podstatné, poskytnite aktuálne dôkazy a skontrolujte odkazy na zdroje, výpočty a navrhované úpravy. Užitočným výstupom je podložený textový alebo kódový artefakt požadovaný úlohou.
POST /v1/messagestextjson, sse| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity google/gemini-2.5-pro | Predvolené— |
Polemessages | Typmessage[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].role | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Predvolené— |
Polemessages[].content | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polestream | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |
Text · Text UTF-8
reťazec messages[].content
| Parameter | Špecifikácia |
|---|---|
Parametercontent_type | Špecifikáciaapplication/json |
Parameterrequired | Špecifikáciamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Špecifikáciastream |
Parametermaterial_types | Špecifikáciatext |
Parametertext_file_material | ŠpecifikáciaPrečítajte skutočný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného vstupného reťazca alebo reťazca obsahu správy. |
Životný cyklus: synchronous_or_streamed
Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.
Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.
| Konfigurácia | Sadzobník | Počet tokenov kontextu väčší než | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice) | Poplatok |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Počet tokenov kontextu väčší než— | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0025 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.02 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00025 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.00075 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny uvažovania $0.02 / 1K tokenov |
| KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 1 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)200 000 | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0025 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.02 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00025 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.00075 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 2 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než200 000 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.005 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.03 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.0005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.00075 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
{\n "model": "google/gemini-2.5-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-2.5-pro', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-2.5-pro', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON alebo SSE
Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.
Zachovajte všetky bloky obsahu, podpisy uvažovania a skutočné ID volaní nástrojov. Zostavte všetky čiastkové zmeny blokov SSE; prvý textový blok nie je celý výstup.
Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
|---|---|---|
Odpoveď400 · invalid_request_error | PodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra | Ďalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia. |
Ailoot gemini-2.5-pro
Ailoot Ultra gemini-2.5-pro, google/gemini-2.5-pro
/chat/completions
Technický príklad v angličtine
Trace an identifier through storage\n\nTrace this identifier through three excerpts: form sends {customer_id:'0017'}; service computes id=Number(body.customer_id); repository stores String(id). Requirement: preserve leading zeros. Identify where the contract changes, propose a minimal consistent correction and give tests for '0017', '17' and a missing ID. Do not claim the tests were executed.A source-path explanation, a proposed patch and a three-case regression-test plan.Check that the proposed path preserves distinct strings 0017 and 17 while specifying missing-ID behavior.