Gemini 3.1 Flash-Lite je stabilný ľahký multimodálny textový model spoločnosti Google na časté, dobre definované úlohy. Je založený na Gemini 3 Pro. Preklad a klasifikácia sú hlavnými typmi práce; medzi ďalšie užitočné úlohy patria prepis, zhrnutia dokumentov, extrakcia entít a klasifikácia na výber modelu. Zdrojový materiál môžu poskytnúť text, obrázky, zvuk, video a PDF a výsledkom je text. Užitočné zadanie žiada jednu operáciu a jednu konečnú podobu, napríklad preloženú správu alebo záznam polí nájdených v dokumente.
Pri preklade poskytnite zdrojový text, cieľový jazyk, publikum a terminológiu, ktorá má zostať zachovaná. Príklad Google používa pokyny vracajúce iba preklad. Pri preklade správy zákazníckej podpory zachovajte názvy produktov a odkazy na objednávky a zvyšok preložte prirodzene. Určte spôsob spracovania nejednoznačnosti, aby výsledok nepridal dátum, sľub alebo detail, ktorý v zdroji chýba. Požadovanú podobu prispôsobte cieľovému použitiu, napríklad krátkej odpovedi alebo označenému záznamu prekladu.
Pri prepise poskytnite nahrávku a definujte, či má odpoveď obsahovať vyslovené slová, čitateľný upravený prepis alebo zhrnutie. Ide o rozdielne výstupy. Ak dlhá nahrávka obsahuje iba jednu pasáž potrebnú pre úlohu, určte príslušný interval. Vývojársky príklad výrobcu odovzdáva zvuk priamo a žiada textový prepis. Mená, čísla a nejasné pasáže kontrolujte podľa nahrávky a pôvodný zdroj zachovajte na kontrolu. Tento všeobecný multimodálny textový profil sám osebe neznamená podporu zvukového výstupu ani osobitného výsledku diarizácie hovoriacich.
Pri klasifikácii alebo extrakcii definujte kategórie, schému a pravidlo pre chýbajúce hodnoty. Príručka pre vývojárov ukazuje štruktúrovaný JSON na analýzu zákazníckej recenzie s podporným citátom a definovanými poľami. Štruktúrovaný záznam môže obsahovať uvedený produkt, kategóriu problému a vetu odôvodňujúcu výber. Zahrňte reprezentatívny prípad, ktorý má zostať neznámy namiesto násilného zaradenia do kategórie. Aj syntakticky platný záznam potrebuje porovnanie so skutočným zdrojovým textom.
Spracovanie dokumentu môže zmeniť PDF na stručné zhrnutie alebo záznam polí. Uveďte otázku a pri zisteniach vyžadujúcich kontrolu zachovajte odkazy na stránky alebo sekcie. Kontrola tabuľky má určiť podstatné stĺpce a pravidlo; vizuálna úloha má identifikovať označenie alebo oblasť potrebnú pre odpoveď. Ďalším dokumentovaným použitím je smerovanie medzi modelmi: model klasifikuje zložitosť požiadavky a vracia povolenú voľbu. O tom, čo sa spustí ďalej, rozhoduje pripojená aplikácia, nie samotný klasifikačný text.
Uvažovanie je podporované a výrobca ukazuje vyššiu intenzitu pri úlohách, ktorým pomáha viac analýzy. Stránka konkrétnej stabilnej verzie uvádza aj volanie funkcií, vykonávanie kódu, vyhľadávanie v súboroch, ukotvenie vo vyhľadávaní, ukotvenie v Maps, kontext URL a štruktúrovaný výstup. Computer Use tento stabilný profil 3.1 nepodporuje; neskorší profil 3.5 Flash-Lite má inú tabuľku schopností. Jasne definujte účel a parametre nástrojov a pokračujte na základe skutočne vrátených výsledkov. Návrh funkcie nedokazuje, že operácia prebehla.
Oficiálna karta modelu uvádza kontext až 1M a textový výstup 64K; tabuľka stabilného API uvádza 1 048 576 vstupných a 65 536 výstupných tokenov. Pri príprave vstupu zahrňte pokyny, konverzáciu a zdrojové médiá a vyžiadajte si výstup primeraný zamýšľanému artefaktu. Pre tento profil výrobcu sú dokumentované ukladanie do vyrovnávacej pamäte, dávkové spracovanie a spracovanie Flex a Priority. Pri opakovaných nezávislých položkách preneste vstupný identifikátor do výsledku a zachovajte jednotnú schému, aby sa chýbajúca odpoveď dala identifikovať.
Tento stabilný identifikátor modelu sa líši od Gemini 3.1 Flash-Lite Preview aj neskorších edícií Flash-Lite. Pri príprave opakovaného spracovania zachovajte presnú edíciu namiesto považovania známeho názvu rodiny za záruku nemennej revízie. Preklady kontrolujte z hľadiska zachovania významu a termínov, prepisy podľa zvuku a extrahované polia podľa dokumentu. Praktickou úlohou profilu je cielené multimodálne spracovanie textu s jasným výsledkom, pričom uvažovanie v širšej úlohe alebo externé akcie zostávajú príslušnému následnému kroku.
", "aboutText": "Gemini 3.1 Flash-Lite je stabilný ľahký multimodálny textový model spoločnosti Google na časté, dobre definované úlohy. Je založený na Gemini 3 Pro. Preklad a klasifikácia sú hlavnými typmi práce; medzi ďalšie užitočné úlohy patria prepis, zhrnutia dokumentov, extrakcia entít a klasifikácia na výber modelu. Zdrojový materiál môžu poskytnúť text, obrázky, zvuk, video a PDF a výsledkom je text. Užitočné zadanie žiada jednu operáciu a jednu konečnú podobu, napríklad preloženú správu alebo záznam polí nájdených v dokumente.\n\nPri preklade poskytnite zdrojový text, cieľový jazyk, publikum a terminológiu, ktorá má zostať zachovaná. Príklad Google používa pokyny vracajúce iba preklad. Pri preklade správy zákazníckej podpory zachovajte názvy produktov a odkazy na objednávky a zvyšok preložte prirodzene. Určte spôsob spracovania nejednoznačnosti, aby výsledok nepridal dátum, sľub alebo detail, ktorý v zdroji chýba. Požadovanú podobu prispôsobte cieľovému použitiu, napríklad krátkej odpovedi alebo označenému záznamu prekladu.\n\nPri prepise poskytnite nahrávku a definujte, či má odpoveď obsahovať vyslovené slová, čitateľný upravený prepis alebo zhrnutie. Ide o rozdielne výstupy. Ak dlhá nahrávka obsahuje iba jednu pasáž potrebnú pre úlohu, určte príslušný interval. Vývojársky príklad výrobcu odovzdáva zvuk priamo a žiada textový prepis. Mená, čísla a nejasné pasáže kontrolujte podľa nahrávky a pôvodný zdroj zachovajte na kontrolu. Tento všeobecný multimodálny textový profil sám osebe neznamená podporu zvukového výstupu ani osobitného výsledku diarizácie hovoriacich.\n\nPri klasifikácii alebo extrakcii definujte kategórie, schému a pravidlo pre chýbajúce hodnoty. Príručka pre vývojárov ukazuje štruktúrovaný JSON na analýzu zákazníckej recenzie s podporným citátom a definovanými poľami. Štruktúrovaný záznam môže obsahovať uvedený produkt, kategóriu problému a vetu odôvodňujúcu výber. Zahrňte reprezentatívny prípad, ktorý má zostať neznámy namiesto násilného zaradenia do kategórie. Aj syntakticky platný záznam potrebuje porovnanie so skutočným zdrojovým textom.\n\nSpracovanie dokumentu môže zmeniť PDF na stručné zhrnutie alebo záznam polí. Uveďte otázku a pri zisteniach vyžadujúcich kontrolu zachovajte odkazy na stránky alebo sekcie. Kontrola tabuľky má určiť podstatné stĺpce a pravidlo; vizuálna úloha má identifikovať označenie alebo oblasť potrebnú pre odpoveď. Ďalším dokumentovaným použitím je smerovanie medzi modelmi: model klasifikuje zložitosť požiadavky a vracia povolenú voľbu. O tom, čo sa spustí ďalej, rozhoduje pripojená aplikácia, nie samotný klasifikačný text.\n\nUvažovanie je podporované a výrobca ukazuje vyššiu intenzitu pri úlohách, ktorým pomáha viac analýzy. Stránka konkrétnej stabilnej verzie uvádza aj volanie funkcií, vykonávanie kódu, vyhľadávanie v súboroch, ukotvenie vo vyhľadávaní, ukotvenie v Maps, kontext URL a štruktúrovaný výstup. Computer Use tento stabilný profil 3.1 nepodporuje; neskorší profil 3.5 Flash-Lite má inú tabuľku schopností. Jasne definujte účel a parametre nástrojov a pokračujte na základe skutočne vrátených výsledkov. Návrh funkcie nedokazuje, že operácia prebehla.\n\nOficiálna karta modelu uvádza kontext až 1M a textový výstup 64K; tabuľka stabilného API uvádza 1 048 576 vstupných a 65 536 výstupných tokenov. Pri príprave vstupu zahrňte pokyny, konverzáciu a zdrojové médiá a vyžiadajte si výstup primeraný zamýšľanému artefaktu. Pre tento profil výrobcu sú dokumentované ukladanie do vyrovnávacej pamäte, dávkové spracovanie a spracovanie Flex a Priority. Pri opakovaných nezávislých položkách preneste vstupný identifikátor do výsledku a zachovajte jednotnú schému, aby sa chýbajúca odpoveď dala identifikovať.\n\nTento stabilný identifikátor modelu sa líši od Gemini 3.1 Flash-Lite Preview aj neskorších edícií Flash-Lite. Pri príprave opakovaného spracovania zachovajte presnú edíciu namiesto považovania známeho názvu rodiny za záruku nemennej revízie. Preklady kontrolujte z hľadiska zachovania významu a termínov, prepisy podľa zvuku a extrahované polia podľa dokumentu. Praktickou úlohou profilu je cielené multimodálne spracovanie textu s jasným výsledkom, pričom uvažovanie v širšej úlohe alebo externé akcie zostávajú príslušnému následnému kroku.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technický príklad v angličtine
Localize a compact service message\n\nTranslate into Spanish for a small-business customer: “Invoice INV-204 is ready. The bank transfer has not arrived yet; access starts after payment confirmation.” Keep INV-204 unchanged and return only the translated message. Preserve the distinction between invoice availability, receipt of funds and activation.A Spanish message containing the unchanged invoice reference and the original payment-to-access condition.Check that the translation does not imply that payment is received or access is already active.gemini-3.1-flash-liteGemini 3.1 Flash-Lite je stabilný multimodálny model spoločnosti Google na preklad, prepis, klasifikáciu a jednoduchú extrakciu vo veľkom rozsahu. Prijíma text, obrázky, zvuk, video a PDF a vracia text s podporou uvažovania, nástrojov a štruktúrovaného výstupu. Jeho presné vstupné/výstupné limity sú 1 048 576/65 536 tokenov.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
Gemini 3.1 Flash-Lite je stabilný ľahký multimodálny textový model spoločnosti Google na časté, dobre definované úlohy. Je založený na Gemini 3 Pro. Preklad a klasifikácia sú hlavnými typmi práce; medzi ďalšie užitočné úlohy patria prepis, zhrnutia dokumentov, extrakcia entít a klasifikácia na výber modelu. Zdrojový materiál môžu poskytnúť text, obrázky, zvuk, video a PDF a výsledkom je text. Užitočné zadanie žiada jednu operáciu a jednu konečnú podobu, napríklad preloženú správu alebo záznam polí nájdených v dokumente.
Pri preklade poskytnite zdrojový text, cieľový jazyk, publikum a terminológiu, ktorá má zostať zachovaná. Príklad Google používa pokyny vracajúce iba preklad. Pri preklade správy zákazníckej podpory zachovajte názvy produktov a odkazy na objednávky a zvyšok preložte prirodzene. Určte spôsob spracovania nejednoznačnosti, aby výsledok nepridal dátum, sľub alebo detail, ktorý v zdroji chýba. Požadovanú podobu prispôsobte cieľovému použitiu, napríklad krátkej odpovedi alebo označenému záznamu prekladu.
Pri prepise poskytnite nahrávku a definujte, či má odpoveď obsahovať vyslovené slová, čitateľný upravený prepis alebo zhrnutie. Ide o rozdielne výstupy. Ak dlhá nahrávka obsahuje iba jednu pasáž potrebnú pre úlohu, určte príslušný interval. Vývojársky príklad výrobcu odovzdáva zvuk priamo a žiada textový prepis. Mená, čísla a nejasné pasáže kontrolujte podľa nahrávky a pôvodný zdroj zachovajte na kontrolu. Tento všeobecný multimodálny textový profil sám osebe neznamená podporu zvukového výstupu ani osobitného výsledku diarizácie hovoriacich.
Pri klasifikácii alebo extrakcii definujte kategórie, schému a pravidlo pre chýbajúce hodnoty. Príručka pre vývojárov ukazuje štruktúrovaný JSON na analýzu zákazníckej recenzie s podporným citátom a definovanými poľami. Štruktúrovaný záznam môže obsahovať uvedený produkt, kategóriu problému a vetu odôvodňujúcu výber. Zahrňte reprezentatívny prípad, ktorý má zostať neznámy namiesto násilného zaradenia do kategórie. Aj syntakticky platný záznam potrebuje porovnanie so skutočným zdrojovým textom.
Spracovanie dokumentu môže zmeniť PDF na stručné zhrnutie alebo záznam polí. Uveďte otázku a pri zisteniach vyžadujúcich kontrolu zachovajte odkazy na stránky alebo sekcie. Kontrola tabuľky má určiť podstatné stĺpce a pravidlo; vizuálna úloha má identifikovať označenie alebo oblasť potrebnú pre odpoveď. Ďalším dokumentovaným použitím je smerovanie medzi modelmi: model klasifikuje zložitosť požiadavky a vracia povolenú voľbu. O tom, čo sa spustí ďalej, rozhoduje pripojená aplikácia, nie samotný klasifikačný text.
Uvažovanie je podporované a výrobca ukazuje vyššiu intenzitu pri úlohách, ktorým pomáha viac analýzy. Stránka konkrétnej stabilnej verzie uvádza aj volanie funkcií, vykonávanie kódu, vyhľadávanie v súboroch, ukotvenie vo vyhľadávaní, ukotvenie v Maps, kontext URL a štruktúrovaný výstup. Computer Use tento stabilný profil 3.1 nepodporuje; neskorší profil 3.5 Flash-Lite má inú tabuľku schopností. Jasne definujte účel a parametre nástrojov a pokračujte na základe skutočne vrátených výsledkov. Návrh funkcie nedokazuje, že operácia prebehla.
Oficiálna karta modelu uvádza kontext až 1M a textový výstup 64K; tabuľka stabilného API uvádza 1 048 576 vstupných a 65 536 výstupných tokenov. Pri príprave vstupu zahrňte pokyny, konverzáciu a zdrojové médiá a vyžiadajte si výstup primeraný zamýšľanému artefaktu. Pre tento profil výrobcu sú dokumentované ukladanie do vyrovnávacej pamäte, dávkové spracovanie a spracovanie Flex a Priority. Pri opakovaných nezávislých položkách preneste vstupný identifikátor do výsledku a zachovajte jednotnú schému, aby sa chýbajúca odpoveď dala identifikovať.
Tento stabilný identifikátor modelu sa líši od Gemini 3.1 Flash-Lite Preview aj neskorších edícií Flash-Lite. Pri príprave opakovaného spracovania zachovajte presnú edíciu namiesto považovania známeho názvu rodiny za záruku nemennej revízie. Preklady kontrolujte z hľadiska zachovania významu a termínov, prepisy podľa zvuku a extrahované polia podľa dokumentu. Praktickou úlohou profilu je cielené multimodálne spracovanie textu s jasným výsledkom, pričom uvažovanie v širšej úlohe alebo externé akcie zostávajú príslušnému následnému kroku.
POST /v1/messagestext, imagetext| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity gemini-3.1-flash-lite | 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/messagesAiloot 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 $0.0005 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.003 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.0001666666666666666 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaOpenAI Chat · Pásmo 1 podľa dĺžky požiadavky | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0005 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.003 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.0001666666666666666 / 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 $0.0005 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.003 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.0001666666666666666 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaAnthropic Messages · Pásmo 1 podľa dĺžky požiadavky | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0005 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.003 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.0001666666666666666 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
set -eu\n: "${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-3.1-flash-lite", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-3.1-flash-lite", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="gemini-3.1-flash-lite",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "gemini-3.1-flash-lite",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.messages.stream(model='gemini-3.1-flash-lite',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-3.1-flash-lite
Ailoot Ultra gemini-3.1-flash-lite, google/gemini-3.1-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-3.1-flash-lite, gemini-3.1-flash-lite, gemini-3.1-flash-lite
gemini-3.1-flash-liteGemini 3.1 Flash-Lite je stabilný multimodálny model spoločnosti Google na preklad, prepis, klasifikáciu a jednoduchú extrakciu vo veľkom rozsahu. Prijíma text, obrázky, zvuk, video a PDF a vracia text s podporou uvažovania, nástrojov a štruktúrovaného výstupu. Jeho presné vstupné/výstupné limity sú 1 048 576/65 536 tokenov.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
Gemini 3.1 Flash-Lite je stabilný ľahký multimodálny textový model spoločnosti Google na časté, dobre definované úlohy. Je založený na Gemini 3 Pro. Preklad a klasifikácia sú hlavnými typmi práce; medzi ďalšie užitočné úlohy patria prepis, zhrnutia dokumentov, extrakcia entít a klasifikácia na výber modelu. Zdrojový materiál môžu poskytnúť text, obrázky, zvuk, video a PDF a výsledkom je text. Užitočné zadanie žiada jednu operáciu a jednu konečnú podobu, napríklad preloženú správu alebo záznam polí nájdených v dokumente.
Pri preklade poskytnite zdrojový text, cieľový jazyk, publikum a terminológiu, ktorá má zostať zachovaná. Príklad Google používa pokyny vracajúce iba preklad. Pri preklade správy zákazníckej podpory zachovajte názvy produktov a odkazy na objednávky a zvyšok preložte prirodzene. Určte spôsob spracovania nejednoznačnosti, aby výsledok nepridal dátum, sľub alebo detail, ktorý v zdroji chýba. Požadovanú podobu prispôsobte cieľovému použitiu, napríklad krátkej odpovedi alebo označenému záznamu prekladu.
Pri prepise poskytnite nahrávku a definujte, či má odpoveď obsahovať vyslovené slová, čitateľný upravený prepis alebo zhrnutie. Ide o rozdielne výstupy. Ak dlhá nahrávka obsahuje iba jednu pasáž potrebnú pre úlohu, určte príslušný interval. Vývojársky príklad výrobcu odovzdáva zvuk priamo a žiada textový prepis. Mená, čísla a nejasné pasáže kontrolujte podľa nahrávky a pôvodný zdroj zachovajte na kontrolu. Tento všeobecný multimodálny textový profil sám osebe neznamená podporu zvukového výstupu ani osobitného výsledku diarizácie hovoriacich.
Pri klasifikácii alebo extrakcii definujte kategórie, schému a pravidlo pre chýbajúce hodnoty. Príručka pre vývojárov ukazuje štruktúrovaný JSON na analýzu zákazníckej recenzie s podporným citátom a definovanými poľami. Štruktúrovaný záznam môže obsahovať uvedený produkt, kategóriu problému a vetu odôvodňujúcu výber. Zahrňte reprezentatívny prípad, ktorý má zostať neznámy namiesto násilného zaradenia do kategórie. Aj syntakticky platný záznam potrebuje porovnanie so skutočným zdrojovým textom.
Spracovanie dokumentu môže zmeniť PDF na stručné zhrnutie alebo záznam polí. Uveďte otázku a pri zisteniach vyžadujúcich kontrolu zachovajte odkazy na stránky alebo sekcie. Kontrola tabuľky má určiť podstatné stĺpce a pravidlo; vizuálna úloha má identifikovať označenie alebo oblasť potrebnú pre odpoveď. Ďalším dokumentovaným použitím je smerovanie medzi modelmi: model klasifikuje zložitosť požiadavky a vracia povolenú voľbu. O tom, čo sa spustí ďalej, rozhoduje pripojená aplikácia, nie samotný klasifikačný text.
Uvažovanie je podporované a výrobca ukazuje vyššiu intenzitu pri úlohách, ktorým pomáha viac analýzy. Stránka konkrétnej stabilnej verzie uvádza aj volanie funkcií, vykonávanie kódu, vyhľadávanie v súboroch, ukotvenie vo vyhľadávaní, ukotvenie v Maps, kontext URL a štruktúrovaný výstup. Computer Use tento stabilný profil 3.1 nepodporuje; neskorší profil 3.5 Flash-Lite má inú tabuľku schopností. Jasne definujte účel a parametre nástrojov a pokračujte na základe skutočne vrátených výsledkov. Návrh funkcie nedokazuje, že operácia prebehla.
Oficiálna karta modelu uvádza kontext až 1M a textový výstup 64K; tabuľka stabilného API uvádza 1 048 576 vstupných a 65 536 výstupných tokenov. Pri príprave vstupu zahrňte pokyny, konverzáciu a zdrojové médiá a vyžiadajte si výstup primeraný zamýšľanému artefaktu. Pre tento profil výrobcu sú dokumentované ukladanie do vyrovnávacej pamäte, dávkové spracovanie a spracovanie Flex a Priority. Pri opakovaných nezávislých položkách preneste vstupný identifikátor do výsledku a zachovajte jednotnú schému, aby sa chýbajúca odpoveď dala identifikovať.
Tento stabilný identifikátor modelu sa líši od Gemini 3.1 Flash-Lite Preview aj neskorších edícií Flash-Lite. Pri príprave opakovaného spracovania zachovajte presnú edíciu namiesto považovania známeho názvu rodiny za záruku nemennej revízie. Preklady kontrolujte z hľadiska zachovania významu a termínov, prepisy podľa zvuku a extrahované polia podľa dokumentu. Praktickou úlohou profilu je cielené multimodálne spracovanie textu s jasným výsledkom, pričom uvažovanie v širšej úlohe alebo externé akcie zostávajú príslušnému následnému kroku.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polepath.model | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity gemini-3.1-flash-lite | 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}:generateContentAiloot 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 $0.0005 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.003 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.0001666666666666666 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaOpenAI Chat · Pásmo 1 podľa dĺžky požiadavky | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0005 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.003 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.0001666666666666666 / 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 $0.0005 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.003 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.0001666666666666666 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaAnthropic Messages · Pásmo 1 podľa dĺžky požiadavky | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0005 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.003 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.0001666666666666666 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
set -eu\n: "${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-3.1-flash-lite:generateContent \\\n -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["contents"][0]["parts"].append({"inlineData":{"mimeType":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.1-flash-lite:generateContent \\\n -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nfrom google import genai\nfrom google.genai import types\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = genai.Client(\n api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],\n http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"),\n)\nresp = client.models.generate_content(model="gemini-3.1-flash-lite", contents="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_json_dict())\nimport { GoogleGenAI } from "@google/genai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, httpOptions: { baseUrl: "https://api.ailoot.ai" } });\nconst resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-3.1-flash-lite", contents: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom google import genai\nfrom google.genai import types\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=genai.Client(api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"))\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\ncount=0\nwith Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for chunk in client.models.generate_content_stream(model='gemini-3.1-flash-lite',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-3.1-flash-lite
Ailoot Ultra gemini-3.1-flash-lite, google/gemini-3.1-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-3.1-flash-lite, gemini-3.1-flash-lite, gemini-3.1-flash-lite
gemini-3.1-flash-liteGemini 3.1 Flash-Lite je stabilný multimodálny model spoločnosti Google na preklad, prepis, klasifikáciu a jednoduchú extrakciu vo veľkom rozsahu. Prijíma text, obrázky, zvuk, video a PDF a vracia text s podporou uvažovania, nástrojov a štruktúrovaného výstupu. Jeho presné vstupné/výstupné limity sú 1 048 576/65 536 tokenov.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
Gemini 3.1 Flash-Lite je stabilný ľahký multimodálny textový model spoločnosti Google na časté, dobre definované úlohy. Je založený na Gemini 3 Pro. Preklad a klasifikácia sú hlavnými typmi práce; medzi ďalšie užitočné úlohy patria prepis, zhrnutia dokumentov, extrakcia entít a klasifikácia na výber modelu. Zdrojový materiál môžu poskytnúť text, obrázky, zvuk, video a PDF a výsledkom je text. Užitočné zadanie žiada jednu operáciu a jednu konečnú podobu, napríklad preloženú správu alebo záznam polí nájdených v dokumente.
Pri preklade poskytnite zdrojový text, cieľový jazyk, publikum a terminológiu, ktorá má zostať zachovaná. Príklad Google používa pokyny vracajúce iba preklad. Pri preklade správy zákazníckej podpory zachovajte názvy produktov a odkazy na objednávky a zvyšok preložte prirodzene. Určte spôsob spracovania nejednoznačnosti, aby výsledok nepridal dátum, sľub alebo detail, ktorý v zdroji chýba. Požadovanú podobu prispôsobte cieľovému použitiu, napríklad krátkej odpovedi alebo označenému záznamu prekladu.
Pri prepise poskytnite nahrávku a definujte, či má odpoveď obsahovať vyslovené slová, čitateľný upravený prepis alebo zhrnutie. Ide o rozdielne výstupy. Ak dlhá nahrávka obsahuje iba jednu pasáž potrebnú pre úlohu, určte príslušný interval. Vývojársky príklad výrobcu odovzdáva zvuk priamo a žiada textový prepis. Mená, čísla a nejasné pasáže kontrolujte podľa nahrávky a pôvodný zdroj zachovajte na kontrolu. Tento všeobecný multimodálny textový profil sám osebe neznamená podporu zvukového výstupu ani osobitného výsledku diarizácie hovoriacich.
Pri klasifikácii alebo extrakcii definujte kategórie, schému a pravidlo pre chýbajúce hodnoty. Príručka pre vývojárov ukazuje štruktúrovaný JSON na analýzu zákazníckej recenzie s podporným citátom a definovanými poľami. Štruktúrovaný záznam môže obsahovať uvedený produkt, kategóriu problému a vetu odôvodňujúcu výber. Zahrňte reprezentatívny prípad, ktorý má zostať neznámy namiesto násilného zaradenia do kategórie. Aj syntakticky platný záznam potrebuje porovnanie so skutočným zdrojovým textom.
Spracovanie dokumentu môže zmeniť PDF na stručné zhrnutie alebo záznam polí. Uveďte otázku a pri zisteniach vyžadujúcich kontrolu zachovajte odkazy na stránky alebo sekcie. Kontrola tabuľky má určiť podstatné stĺpce a pravidlo; vizuálna úloha má identifikovať označenie alebo oblasť potrebnú pre odpoveď. Ďalším dokumentovaným použitím je smerovanie medzi modelmi: model klasifikuje zložitosť požiadavky a vracia povolenú voľbu. O tom, čo sa spustí ďalej, rozhoduje pripojená aplikácia, nie samotný klasifikačný text.
Uvažovanie je podporované a výrobca ukazuje vyššiu intenzitu pri úlohách, ktorým pomáha viac analýzy. Stránka konkrétnej stabilnej verzie uvádza aj volanie funkcií, vykonávanie kódu, vyhľadávanie v súboroch, ukotvenie vo vyhľadávaní, ukotvenie v Maps, kontext URL a štruktúrovaný výstup. Computer Use tento stabilný profil 3.1 nepodporuje; neskorší profil 3.5 Flash-Lite má inú tabuľku schopností. Jasne definujte účel a parametre nástrojov a pokračujte na základe skutočne vrátených výsledkov. Návrh funkcie nedokazuje, že operácia prebehla.
Oficiálna karta modelu uvádza kontext až 1M a textový výstup 64K; tabuľka stabilného API uvádza 1 048 576 vstupných a 65 536 výstupných tokenov. Pri príprave vstupu zahrňte pokyny, konverzáciu a zdrojové médiá a vyžiadajte si výstup primeraný zamýšľanému artefaktu. Pre tento profil výrobcu sú dokumentované ukladanie do vyrovnávacej pamäte, dávkové spracovanie a spracovanie Flex a Priority. Pri opakovaných nezávislých položkách preneste vstupný identifikátor do výsledku a zachovajte jednotnú schému, aby sa chýbajúca odpoveď dala identifikovať.
Tento stabilný identifikátor modelu sa líši od Gemini 3.1 Flash-Lite Preview aj neskorších edícií Flash-Lite. Pri príprave opakovaného spracovania zachovajte presnú edíciu namiesto považovania známeho názvu rodiny za záruku nemennej revízie. Preklady kontrolujte z hľadiska zachovania významu a termínov, prepisy podľa zvuku a extrahované polia podľa dokumentu. Praktickou úlohou profilu je cielené multimodálne spracovanie textu s jasným výsledkom, pričom uvažovanie v širšej úlohe alebo externé akcie zostávajú príslušnému následnému kroku.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity gemini-3.1-flash-lite | 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 $0.0005 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.003 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.0001666666666666666 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 1 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0005 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.003 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.0001666666666666666 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"gemini-3.1-flash-lite","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model="gemini-3.1-flash-lite", 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-3.1-flash-lite
Ailoot Ultra gemini-3.1-flash-lite, google/gemini-3.1-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-3.1-flash-lite, gemini-3.1-flash-lite, gemini-3.1-flash-lite
gemini-3.1-flash-liteGemini 3.1 Flash-Lite je stabilný multimodálny model spoločnosti Google na preklad, prepis, klasifikáciu a jednoduchú extrakciu vo veľkom rozsahu. Prijíma text, obrázky, zvuk, video a PDF a vracia text s podporou uvažovania, nástrojov a štruktúrovaného výstupu. Jeho presné vstupné/výstupné limity sú 1 048 576/65 536 tokenov.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
Gemini 3.1 Flash-Lite je stabilný ľahký multimodálny textový model spoločnosti Google na časté, dobre definované úlohy. Je založený na Gemini 3 Pro. Preklad a klasifikácia sú hlavnými typmi práce; medzi ďalšie užitočné úlohy patria prepis, zhrnutia dokumentov, extrakcia entít a klasifikácia na výber modelu. Zdrojový materiál môžu poskytnúť text, obrázky, zvuk, video a PDF a výsledkom je text. Užitočné zadanie žiada jednu operáciu a jednu konečnú podobu, napríklad preloženú správu alebo záznam polí nájdených v dokumente.
Pri preklade poskytnite zdrojový text, cieľový jazyk, publikum a terminológiu, ktorá má zostať zachovaná. Príklad Google používa pokyny vracajúce iba preklad. Pri preklade správy zákazníckej podpory zachovajte názvy produktov a odkazy na objednávky a zvyšok preložte prirodzene. Určte spôsob spracovania nejednoznačnosti, aby výsledok nepridal dátum, sľub alebo detail, ktorý v zdroji chýba. Požadovanú podobu prispôsobte cieľovému použitiu, napríklad krátkej odpovedi alebo označenému záznamu prekladu.
Pri prepise poskytnite nahrávku a definujte, či má odpoveď obsahovať vyslovené slová, čitateľný upravený prepis alebo zhrnutie. Ide o rozdielne výstupy. Ak dlhá nahrávka obsahuje iba jednu pasáž potrebnú pre úlohu, určte príslušný interval. Vývojársky príklad výrobcu odovzdáva zvuk priamo a žiada textový prepis. Mená, čísla a nejasné pasáže kontrolujte podľa nahrávky a pôvodný zdroj zachovajte na kontrolu. Tento všeobecný multimodálny textový profil sám osebe neznamená podporu zvukového výstupu ani osobitného výsledku diarizácie hovoriacich.
Pri klasifikácii alebo extrakcii definujte kategórie, schému a pravidlo pre chýbajúce hodnoty. Príručka pre vývojárov ukazuje štruktúrovaný JSON na analýzu zákazníckej recenzie s podporným citátom a definovanými poľami. Štruktúrovaný záznam môže obsahovať uvedený produkt, kategóriu problému a vetu odôvodňujúcu výber. Zahrňte reprezentatívny prípad, ktorý má zostať neznámy namiesto násilného zaradenia do kategórie. Aj syntakticky platný záznam potrebuje porovnanie so skutočným zdrojovým textom.
Spracovanie dokumentu môže zmeniť PDF na stručné zhrnutie alebo záznam polí. Uveďte otázku a pri zisteniach vyžadujúcich kontrolu zachovajte odkazy na stránky alebo sekcie. Kontrola tabuľky má určiť podstatné stĺpce a pravidlo; vizuálna úloha má identifikovať označenie alebo oblasť potrebnú pre odpoveď. Ďalším dokumentovaným použitím je smerovanie medzi modelmi: model klasifikuje zložitosť požiadavky a vracia povolenú voľbu. O tom, čo sa spustí ďalej, rozhoduje pripojená aplikácia, nie samotný klasifikačný text.
Uvažovanie je podporované a výrobca ukazuje vyššiu intenzitu pri úlohách, ktorým pomáha viac analýzy. Stránka konkrétnej stabilnej verzie uvádza aj volanie funkcií, vykonávanie kódu, vyhľadávanie v súboroch, ukotvenie vo vyhľadávaní, ukotvenie v Maps, kontext URL a štruktúrovaný výstup. Computer Use tento stabilný profil 3.1 nepodporuje; neskorší profil 3.5 Flash-Lite má inú tabuľku schopností. Jasne definujte účel a parametre nástrojov a pokračujte na základe skutočne vrátených výsledkov. Návrh funkcie nedokazuje, že operácia prebehla.
Oficiálna karta modelu uvádza kontext až 1M a textový výstup 64K; tabuľka stabilného API uvádza 1 048 576 vstupných a 65 536 výstupných tokenov. Pri príprave vstupu zahrňte pokyny, konverzáciu a zdrojové médiá a vyžiadajte si výstup primeraný zamýšľanému artefaktu. Pre tento profil výrobcu sú dokumentované ukladanie do vyrovnávacej pamäte, dávkové spracovanie a spracovanie Flex a Priority. Pri opakovaných nezávislých položkách preneste vstupný identifikátor do výsledku a zachovajte jednotnú schému, aby sa chýbajúca odpoveď dala identifikovať.
Tento stabilný identifikátor modelu sa líši od Gemini 3.1 Flash-Lite Preview aj neskorších edícií Flash-Lite. Pri príprave opakovaného spracovania zachovajte presnú edíciu namiesto považovania známeho názvu rodiny za záruku nemennej revízie. Preklady kontrolujte z hľadiska zachovania významu a termínov, prepisy podľa zvuku a extrahované polia podľa dokumentu. Praktickou úlohou profilu je cielené multimodálne spracovanie textu s jasným výsledkom, pričom uvažovanie v širšej úlohe alebo externé akcie zostávajú príslušnému následnému kroku.
POST /v1/messagestextjson, sse| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity gemini-3.1-flash-lite | 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 $0.0005 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.003 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.0001666666666666666 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 1 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0005 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.003 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.0001666666666666666 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
{\n "model": "gemini-3.1-flash-lite",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gemini-3.1-flash-lite', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gemini-3.1-flash-lite', '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-3.1-flash-lite
Ailoot Ultra gemini-3.1-flash-lite, google/gemini-3.1-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-3.1-flash-lite, gemini-3.1-flash-lite, gemini-3.1-flash-lite
google/gemini-3.1-flash-liteGemini 3.1 Flash-Lite je stabilný multimodálny model spoločnosti Google na preklad, prepis, klasifikáciu a jednoduchú extrakciu vo veľkom rozsahu. Prijíma text, obrázky, zvuk, video a PDF a vracia text s podporou uvažovania, nástrojov a štruktúrovaného výstupu. Jeho presné vstupné/výstupné limity sú 1 048 576/65 536 tokenov.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
Gemini 3.1 Flash-Lite je stabilný ľahký multimodálny textový model spoločnosti Google na časté, dobre definované úlohy. Je založený na Gemini 3 Pro. Preklad a klasifikácia sú hlavnými typmi práce; medzi ďalšie užitočné úlohy patria prepis, zhrnutia dokumentov, extrakcia entít a klasifikácia na výber modelu. Zdrojový materiál môžu poskytnúť text, obrázky, zvuk, video a PDF a výsledkom je text. Užitočné zadanie žiada jednu operáciu a jednu konečnú podobu, napríklad preloženú správu alebo záznam polí nájdených v dokumente.
Pri preklade poskytnite zdrojový text, cieľový jazyk, publikum a terminológiu, ktorá má zostať zachovaná. Príklad Google používa pokyny vracajúce iba preklad. Pri preklade správy zákazníckej podpory zachovajte názvy produktov a odkazy na objednávky a zvyšok preložte prirodzene. Určte spôsob spracovania nejednoznačnosti, aby výsledok nepridal dátum, sľub alebo detail, ktorý v zdroji chýba. Požadovanú podobu prispôsobte cieľovému použitiu, napríklad krátkej odpovedi alebo označenému záznamu prekladu.
Pri prepise poskytnite nahrávku a definujte, či má odpoveď obsahovať vyslovené slová, čitateľný upravený prepis alebo zhrnutie. Ide o rozdielne výstupy. Ak dlhá nahrávka obsahuje iba jednu pasáž potrebnú pre úlohu, určte príslušný interval. Vývojársky príklad výrobcu odovzdáva zvuk priamo a žiada textový prepis. Mená, čísla a nejasné pasáže kontrolujte podľa nahrávky a pôvodný zdroj zachovajte na kontrolu. Tento všeobecný multimodálny textový profil sám osebe neznamená podporu zvukového výstupu ani osobitného výsledku diarizácie hovoriacich.
Pri klasifikácii alebo extrakcii definujte kategórie, schému a pravidlo pre chýbajúce hodnoty. Príručka pre vývojárov ukazuje štruktúrovaný JSON na analýzu zákazníckej recenzie s podporným citátom a definovanými poľami. Štruktúrovaný záznam môže obsahovať uvedený produkt, kategóriu problému a vetu odôvodňujúcu výber. Zahrňte reprezentatívny prípad, ktorý má zostať neznámy namiesto násilného zaradenia do kategórie. Aj syntakticky platný záznam potrebuje porovnanie so skutočným zdrojovým textom.
Spracovanie dokumentu môže zmeniť PDF na stručné zhrnutie alebo záznam polí. Uveďte otázku a pri zisteniach vyžadujúcich kontrolu zachovajte odkazy na stránky alebo sekcie. Kontrola tabuľky má určiť podstatné stĺpce a pravidlo; vizuálna úloha má identifikovať označenie alebo oblasť potrebnú pre odpoveď. Ďalším dokumentovaným použitím je smerovanie medzi modelmi: model klasifikuje zložitosť požiadavky a vracia povolenú voľbu. O tom, čo sa spustí ďalej, rozhoduje pripojená aplikácia, nie samotný klasifikačný text.
Uvažovanie je podporované a výrobca ukazuje vyššiu intenzitu pri úlohách, ktorým pomáha viac analýzy. Stránka konkrétnej stabilnej verzie uvádza aj volanie funkcií, vykonávanie kódu, vyhľadávanie v súboroch, ukotvenie vo vyhľadávaní, ukotvenie v Maps, kontext URL a štruktúrovaný výstup. Computer Use tento stabilný profil 3.1 nepodporuje; neskorší profil 3.5 Flash-Lite má inú tabuľku schopností. Jasne definujte účel a parametre nástrojov a pokračujte na základe skutočne vrátených výsledkov. Návrh funkcie nedokazuje, že operácia prebehla.
Oficiálna karta modelu uvádza kontext až 1M a textový výstup 64K; tabuľka stabilného API uvádza 1 048 576 vstupných a 65 536 výstupných tokenov. Pri príprave vstupu zahrňte pokyny, konverzáciu a zdrojové médiá a vyžiadajte si výstup primeraný zamýšľanému artefaktu. Pre tento profil výrobcu sú dokumentované ukladanie do vyrovnávacej pamäte, dávkové spracovanie a spracovanie Flex a Priority. Pri opakovaných nezávislých položkách preneste vstupný identifikátor do výsledku a zachovajte jednotnú schému, aby sa chýbajúca odpoveď dala identifikovať.
Tento stabilný identifikátor modelu sa líši od Gemini 3.1 Flash-Lite Preview aj neskorších edícií Flash-Lite. Pri príprave opakovaného spracovania zachovajte presnú edíciu namiesto považovania známeho názvu rodiny za záruku nemennej revízie. Preklady kontrolujte z hľadiska zachovania významu a termínov, prepisy podľa zvuku a extrahované polia podľa dokumentu. Praktickou úlohou profilu je cielené multimodálne spracovanie textu s jasným výsledkom, pričom uvažovanie v širšej úlohe alebo externé akcie zostávajú príslušnému následnému kroku.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity google/gemini-3.1-flash-lite | 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 $0.0005 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.003 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.0001666666666666666 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 1 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0005 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.003 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.0001666666666666666 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemini-3.1-flash-lite", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='google/gemini-3.1-flash-lite',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='google/gemini-3.1-flash-lite',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-3.1-flash-lite
Ailoot Ultra gemini-3.1-flash-lite, google/gemini-3.1-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-3.1-flash-lite, gemini-3.1-flash-lite, gemini-3.1-flash-lite
google/gemini-3.1-flash-liteGemini 3.1 Flash-Lite je stabilný multimodálny model spoločnosti Google na preklad, prepis, klasifikáciu a jednoduchú extrakciu vo veľkom rozsahu. Prijíma text, obrázky, zvuk, video a PDF a vracia text s podporou uvažovania, nástrojov a štruktúrovaného výstupu. Jeho presné vstupné/výstupné limity sú 1 048 576/65 536 tokenov.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
Gemini 3.1 Flash-Lite je stabilný ľahký multimodálny textový model spoločnosti Google na časté, dobre definované úlohy. Je založený na Gemini 3 Pro. Preklad a klasifikácia sú hlavnými typmi práce; medzi ďalšie užitočné úlohy patria prepis, zhrnutia dokumentov, extrakcia entít a klasifikácia na výber modelu. Zdrojový materiál môžu poskytnúť text, obrázky, zvuk, video a PDF a výsledkom je text. Užitočné zadanie žiada jednu operáciu a jednu konečnú podobu, napríklad preloženú správu alebo záznam polí nájdených v dokumente.
Pri preklade poskytnite zdrojový text, cieľový jazyk, publikum a terminológiu, ktorá má zostať zachovaná. Príklad Google používa pokyny vracajúce iba preklad. Pri preklade správy zákazníckej podpory zachovajte názvy produktov a odkazy na objednávky a zvyšok preložte prirodzene. Určte spôsob spracovania nejednoznačnosti, aby výsledok nepridal dátum, sľub alebo detail, ktorý v zdroji chýba. Požadovanú podobu prispôsobte cieľovému použitiu, napríklad krátkej odpovedi alebo označenému záznamu prekladu.
Pri prepise poskytnite nahrávku a definujte, či má odpoveď obsahovať vyslovené slová, čitateľný upravený prepis alebo zhrnutie. Ide o rozdielne výstupy. Ak dlhá nahrávka obsahuje iba jednu pasáž potrebnú pre úlohu, určte príslušný interval. Vývojársky príklad výrobcu odovzdáva zvuk priamo a žiada textový prepis. Mená, čísla a nejasné pasáže kontrolujte podľa nahrávky a pôvodný zdroj zachovajte na kontrolu. Tento všeobecný multimodálny textový profil sám osebe neznamená podporu zvukového výstupu ani osobitného výsledku diarizácie hovoriacich.
Pri klasifikácii alebo extrakcii definujte kategórie, schému a pravidlo pre chýbajúce hodnoty. Príručka pre vývojárov ukazuje štruktúrovaný JSON na analýzu zákazníckej recenzie s podporným citátom a definovanými poľami. Štruktúrovaný záznam môže obsahovať uvedený produkt, kategóriu problému a vetu odôvodňujúcu výber. Zahrňte reprezentatívny prípad, ktorý má zostať neznámy namiesto násilného zaradenia do kategórie. Aj syntakticky platný záznam potrebuje porovnanie so skutočným zdrojovým textom.
Spracovanie dokumentu môže zmeniť PDF na stručné zhrnutie alebo záznam polí. Uveďte otázku a pri zisteniach vyžadujúcich kontrolu zachovajte odkazy na stránky alebo sekcie. Kontrola tabuľky má určiť podstatné stĺpce a pravidlo; vizuálna úloha má identifikovať označenie alebo oblasť potrebnú pre odpoveď. Ďalším dokumentovaným použitím je smerovanie medzi modelmi: model klasifikuje zložitosť požiadavky a vracia povolenú voľbu. O tom, čo sa spustí ďalej, rozhoduje pripojená aplikácia, nie samotný klasifikačný text.
Uvažovanie je podporované a výrobca ukazuje vyššiu intenzitu pri úlohách, ktorým pomáha viac analýzy. Stránka konkrétnej stabilnej verzie uvádza aj volanie funkcií, vykonávanie kódu, vyhľadávanie v súboroch, ukotvenie vo vyhľadávaní, ukotvenie v Maps, kontext URL a štruktúrovaný výstup. Computer Use tento stabilný profil 3.1 nepodporuje; neskorší profil 3.5 Flash-Lite má inú tabuľku schopností. Jasne definujte účel a parametre nástrojov a pokračujte na základe skutočne vrátených výsledkov. Návrh funkcie nedokazuje, že operácia prebehla.
Oficiálna karta modelu uvádza kontext až 1M a textový výstup 64K; tabuľka stabilného API uvádza 1 048 576 vstupných a 65 536 výstupných tokenov. Pri príprave vstupu zahrňte pokyny, konverzáciu a zdrojové médiá a vyžiadajte si výstup primeraný zamýšľanému artefaktu. Pre tento profil výrobcu sú dokumentované ukladanie do vyrovnávacej pamäte, dávkové spracovanie a spracovanie Flex a Priority. Pri opakovaných nezávislých položkách preneste vstupný identifikátor do výsledku a zachovajte jednotnú schému, aby sa chýbajúca odpoveď dala identifikovať.
Tento stabilný identifikátor modelu sa líši od Gemini 3.1 Flash-Lite Preview aj neskorších edícií Flash-Lite. Pri príprave opakovaného spracovania zachovajte presnú edíciu namiesto považovania známeho názvu rodiny za záruku nemennej revízie. Preklady kontrolujte z hľadiska zachovania významu a termínov, prepisy podľa zvuku a extrahované polia podľa dokumentu. Praktickou úlohou profilu je cielené multimodálne spracovanie textu s jasným výsledkom, pričom uvažovanie v širšej úlohe alebo externé akcie zostávajú príslušnému následnému kroku.
POST /v1/messagestextjson, sse| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity google/gemini-3.1-flash-lite | 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 $0.0005 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.003 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.0001666666666666666 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 1 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0005 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.003 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00005 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0.0001666666666666666 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
{\n "model": "google/gemini-3.1-flash-lite",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-3.1-flash-lite', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-3.1-flash-lite', '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-3.1-flash-lite
Ailoot Ultra gemini-3.1-flash-lite, google/gemini-3.1-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-3.1-flash-lite, gemini-3.1-flash-lite, gemini-3.1-flash-lite
Technický príklad v angličtine
Localize a compact service message\n\nTranslate into Spanish for a small-business customer: “Invoice INV-204 is ready. The bank transfer has not arrived yet; access starts after payment confirmation.” Keep INV-204 unchanged and return only the translated message. Preserve the distinction between invoice availability, receipt of funds and activation.A Spanish message containing the unchanged invoice reference and the original payment-to-access condition.Check that the translation does not imply that payment is received or access is already active.