Gemini 3.1 Pro Preview je určený na prácu so zložitým materiálom a úlohami vyžadujúcimi viacero postupných rozhodnutí. Google zdôrazňuje softvérové inžinierstvo, používanie nástrojov a súlad faktických odpovedí. Model pomáha analyzovať veľké súbory údajov, celé softvérové repozitáre a úlohy, v ktorých je text spojený s vizuálnymi alebo zvukovými materiálmi.
Charakteristiky Google uvádzajú text, obrázky, video, zvuk a PDF. V aktuálnom katalógu Ailoot API sú pri textových metódach deklarované text a obrázky na vstupe a text na výstupe. Video, zvuk a PDF nie sú súčasťou tohto súboru vstupov. Dlhý kontext pojme najviac 1 048 576 vstupných tokenov, textová odpoveď najviac 65 536 výstupných tokenov. Porozumenie obrázkom a zvuku neznamená ich generovanie: výstup tejto verzie zostáva textový.
Thinking umožňuje venovať dodatočné úsilie vnútornému uvažovaniu. V režime základného modelu opísanom spoločnosťou Google je štandardná úroveň high; dostupné sú low, medium, high. Tieto hodnoty opisujú základný model Google; režim a dostupnosť riadenia cez Ailoot API závisia od zvolenej metódy a variantu modelu. Hlavné scenáre zahŕňajú zložité programovanie, vývoj algoritmov, strategické plánovanie a postupné zlepšovanie riešenia. Je to zvlášť užitočné, keď treba zohľadniť viacero prepojených požiadaviek a vracať sa k priebežným výsledkom.
Schopnosti modelu zahŕňajú volania funkcií, vykonávanie kódu a štruktúrované odpovede. Podporované sú ukladanie kontextu do vyrovnávacej pamäte, podloženie vyhľadávaním, Google Maps a používanie obsahu webových adries; k dispozícii je dávkové spracovanie. Takýto súbor umožňuje vytvoriť postup, v ktorom model analyzuje údaje, vyberá ďalší nástroj a vytvára výsledok. Skutočná dostupnosť každého nástroja závisí od metódy práce s modelom.
Karta sa vzťahuje na predbežnú verziu gemini-3.1-pro-preview. Je založená na Gemini 3 Pro. Výrobca samostatne uvádza variant gemini-3.1-pro-preview-customtools, zameraný na postupy s príkazovou konzolou a vlastnými nástrojmi. Jeho priority pri výbere nástrojov a osobitosti správania nie sú vlastnosťami bežnej verzie Preview.
Pre model zostávajú všeobecné obmedzenia základnej línie: odpovede môžu obsahovať vymyslené údaje a niektoré požiadavky sa môžu vykonávať pomaly alebo skončiť prekročením časového limitu. Uvažovanie vo viacerých krokoch, veľký kontext a prístup k údajom pomáhajú pracovať so zložitou úlohou, ale nerobia z každého vygenerovaného záveru overený fakt.
", "aboutText": "Gemini 3.1 Pro Preview je určený na prácu so zložitým materiálom a úlohami vyžadujúcimi viacero postupných rozhodnutí. Google zdôrazňuje softvérové inžinierstvo, používanie nástrojov a súlad faktických odpovedí. Model pomáha analyzovať veľké súbory údajov, celé softvérové repozitáre a úlohy, v ktorých je text spojený s vizuálnymi alebo zvukovými materiálmi.\n\n### Akým materiálom model rozumie\n\nCharakteristiky Google uvádzajú **text, obrázky, video, zvuk a PDF**. V aktuálnom katalógu Ailoot API sú pri textových metódach deklarované **text a obrázky** na vstupe a text na výstupe. Video, zvuk a PDF nie sú súčasťou tohto súboru vstupov. Dlhý kontext pojme najviac **1 048 576 vstupných tokenov**, textová odpoveď najviac **65 536 výstupných tokenov**. Porozumenie obrázkom a zvuku neznamená ich generovanie: výstup tejto verzie zostáva textový.\n\n### Uvažovanie a práca po krokoch\n\nThinking umožňuje venovať dodatočné úsilie vnútornému uvažovaniu. V režime základného modelu opísanom spoločnosťou Google je štandardná úroveň `high`; dostupné sú `low`, `medium`, `high`. Tieto hodnoty opisujú základný model Google; režim a dostupnosť riadenia cez Ailoot API závisia od zvolenej metódy a variantu modelu. Hlavné scenáre zahŕňajú zložité programovanie, vývoj algoritmov, strategické plánovanie a postupné zlepšovanie riešenia. Je to zvlášť užitočné, keď treba zohľadniť viacero prepojených požiadaviek a vracať sa k priebežným výsledkom.\n\nSchopnosti modelu zahŕňajú volania funkcií, vykonávanie kódu a štruktúrované odpovede. Podporované sú ukladanie kontextu do vyrovnávacej pamäte, podloženie vyhľadávaním, Google Maps a používanie obsahu webových adries; k dispozícii je dávkové spracovanie. Takýto súbor umožňuje vytvoriť postup, v ktorom model analyzuje údaje, vyberá ďalší nástroj a vytvára výsledok. Skutočná dostupnosť každého nástroja závisí od metódy práce s modelom.\n\n### Verzia a osobitosti\n\nKarta sa vzťahuje na predbežnú verziu `gemini-3.1-pro-preview`. Je založená na Gemini 3 Pro. Výrobca samostatne uvádza variant `gemini-3.1-pro-preview-customtools`, zameraný na postupy s príkazovou konzolou a vlastnými nástrojmi. Jeho priority pri výbere nástrojov a osobitosti správania nie sú vlastnosťami bežnej verzie Preview.\n\nPre model zostávajú všeobecné obmedzenia základnej línie: odpovede môžu obsahovať vymyslené údaje a niektoré požiadavky sa môžu vykonávať pomaly alebo skončiť prekročením časového limitu. Uvažovanie vo viacerých krokoch, veľký kontext a prístup k údajom pomáhajú pracovať so zložitou úlohou, ale nerobia z každého vygenerovaného záveru overený fakt.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technický príklad v angličtine
Plan a dependency-constrained move\n\nA lab move has these constraints: archive samples before unplugging the freezer; test the backup freezer before moving samples; restore temperature monitoring before accepting new samples. Staff propose unplugging first to save time. Produce an ordered checklist, flag the unsafe proposed step and specify evidence needed before accepting new samples. Use only the supplied constraints.An ordered checklist, one identified conflict and an acceptance-evidence item.The checklist must place backup testing and sample protection before unplugging and monitoring before intake.gemini-3.1-pro-highMultimodálny model spoločnosti Google na zložité programátorské úlohy, analýzu rozsiahlych materiálov a presnú prácu s nástrojmi vo viacerých krokoch.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
Gemini 3.1 Pro Preview je určený na prácu so zložitým materiálom a úlohami vyžadujúcimi viacero postupných rozhodnutí. Google zdôrazňuje softvérové inžinierstvo, používanie nástrojov a súlad faktických odpovedí. Model pomáha analyzovať veľké súbory údajov, celé softvérové repozitáre a úlohy, v ktorých je text spojený s vizuálnymi alebo zvukovými materiálmi.
Charakteristiky Google uvádzajú text, obrázky, video, zvuk a PDF. V aktuálnom katalógu Ailoot API sú pri textových metódach deklarované text a obrázky na vstupe a text na výstupe. Video, zvuk a PDF nie sú súčasťou tohto súboru vstupov. Dlhý kontext pojme najviac 1 048 576 vstupných tokenov, textová odpoveď najviac 65 536 výstupných tokenov. Porozumenie obrázkom a zvuku neznamená ich generovanie: výstup tejto verzie zostáva textový.
Thinking umožňuje venovať dodatočné úsilie vnútornému uvažovaniu. V režime základného modelu opísanom spoločnosťou Google je štandardná úroveň high; dostupné sú low, medium, high. Tieto hodnoty opisujú základný model Google; režim a dostupnosť riadenia cez Ailoot API závisia od zvolenej metódy a variantu modelu. Hlavné scenáre zahŕňajú zložité programovanie, vývoj algoritmov, strategické plánovanie a postupné zlepšovanie riešenia. Je to zvlášť užitočné, keď treba zohľadniť viacero prepojených požiadaviek a vracať sa k priebežným výsledkom.
Schopnosti modelu zahŕňajú volania funkcií, vykonávanie kódu a štruktúrované odpovede. Podporované sú ukladanie kontextu do vyrovnávacej pamäte, podloženie vyhľadávaním, Google Maps a používanie obsahu webových adries; k dispozícii je dávkové spracovanie. Takýto súbor umožňuje vytvoriť postup, v ktorom model analyzuje údaje, vyberá ďalší nástroj a vytvára výsledok. Skutočná dostupnosť každého nástroja závisí od metódy práce s modelom.
Karta sa vzťahuje na predbežnú verziu gemini-3.1-pro-preview. Je založená na Gemini 3 Pro. Výrobca samostatne uvádza variant gemini-3.1-pro-preview-customtools, zameraný na postupy s príkazovou konzolou a vlastnými nástrojmi. Jeho priority pri výbere nástrojov a osobitosti správania nie sú vlastnosťami bežnej verzie Preview.
Pre model zostávajú všeobecné obmedzenia základnej línie: odpovede môžu obsahovať vymyslené údaje a niektoré požiadavky sa môžu vykonávať pomaly alebo skončiť prekročením časového limitu. Uvažovanie vo viacerých krokoch, veľký kontext a prístup k údajom pomáhajú pracovať so zložitou úlohou, ale nerobia z každého vygenerovaného záveru overený fakt.
POST /v1/messagestext, imagetext| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity gemini-3.1-pro-high | Predvolené— |
Polemessages | Typmessage[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Minimálny počet položiek: 1 | Predvolené— |
Polemessages[].role | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Predvolené— |
Polemessages[].content | Typstring|content_block[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polesystem | Typstring|content_block[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Limit sa vzťahuje na: presná horná hranica zvoleného modelu/karty | Predvolené— |
Polestream | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |
Poletemperature | Typnumber | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletop_p | Typnumber | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polestop_sequences | Typstring[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools | Typtool[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools[].name | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Platí, keď: poskytnutý nástroj | Predvolené— |
Poletools[].description | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Poletools[].input_schema | TypJSON_schema | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Poletool_choice | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polethinking.type | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polethinking.budget_tokens | Typinteger | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleoutput_config.effort | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemetadata | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polecache_control | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Text · Text UTF8
messages[].content alebo blok type=text
Text + obrázok
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} alebo zdroj s type=url
| Parameter | Špecifikácia |
|---|---|
Parametermaterial_types | Špecifikáciatext, image |
Parameterrequired | Špecifikáciamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Špecifikácianull |
Parametercontent_type | Špecifikáciaapplication/json |
Parametertext_file_material | Špecifikáciaskutočný obsah UTF-8 vložený ako text; ID súborov a URLs potrebujú samostatnú presne určenú podporu |
Životný cyklus: exact retained published method
Štruktúry metód a ID sú presné; možnosti dodávateľa sa posudzujú oddelene od prijatia požiadavky.
POST /v1/messages| Veľkosť požiadavky v tokenoch | Vstup | Výstup | Čítanie cache | Zápis do cache | Cache 5 min | Cache 1 hod |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Veľkosť požiadavky v tokenoch(0; 200 000] | Vstup0,002 USD | Výstup0,012 USD | Čítanie cache0,0002 USD | Zápis do cacheZákladná: — | Cache 5 minZákladná: — | Cache 1 hodZákladná: — |
| Veľkosť požiadavky v tokenoch(200 000; ∞) | Vstup0,004 USD | Výstup0,018 USD | Čítanie cache0,0004 USD | Zápis do cacheZákladná: — | Cache 5 minZákladná: — | Cache 1 hodZákladná: — |
Sadzby v USD za 1K tokenov. Ak sadzba nie je nastavená, preberá sa základná sadzba tejto metódy; «—» znamená, že základná sadzba nie je nastavená.
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
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-pro-high", "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-pro-high", "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-pro-high",\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-pro-high",\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-pro-high',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-pro-high
Použite cesty metód uvedené vyššie.
gemini-3.1-pro-highMultimodálny model spoločnosti Google na zložité programátorské úlohy, analýzu rozsiahlych materiálov a presnú prácu s nástrojmi vo viacerých krokoch.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
Gemini 3.1 Pro Preview je určený na prácu so zložitým materiálom a úlohami vyžadujúcimi viacero postupných rozhodnutí. Google zdôrazňuje softvérové inžinierstvo, používanie nástrojov a súlad faktických odpovedí. Model pomáha analyzovať veľké súbory údajov, celé softvérové repozitáre a úlohy, v ktorých je text spojený s vizuálnymi alebo zvukovými materiálmi.
Charakteristiky Google uvádzajú text, obrázky, video, zvuk a PDF. V aktuálnom katalógu Ailoot API sú pri textových metódach deklarované text a obrázky na vstupe a text na výstupe. Video, zvuk a PDF nie sú súčasťou tohto súboru vstupov. Dlhý kontext pojme najviac 1 048 576 vstupných tokenov, textová odpoveď najviac 65 536 výstupných tokenov. Porozumenie obrázkom a zvuku neznamená ich generovanie: výstup tejto verzie zostáva textový.
Thinking umožňuje venovať dodatočné úsilie vnútornému uvažovaniu. V režime základného modelu opísanom spoločnosťou Google je štandardná úroveň high; dostupné sú low, medium, high. Tieto hodnoty opisujú základný model Google; režim a dostupnosť riadenia cez Ailoot API závisia od zvolenej metódy a variantu modelu. Hlavné scenáre zahŕňajú zložité programovanie, vývoj algoritmov, strategické plánovanie a postupné zlepšovanie riešenia. Je to zvlášť užitočné, keď treba zohľadniť viacero prepojených požiadaviek a vracať sa k priebežným výsledkom.
Schopnosti modelu zahŕňajú volania funkcií, vykonávanie kódu a štruktúrované odpovede. Podporované sú ukladanie kontextu do vyrovnávacej pamäte, podloženie vyhľadávaním, Google Maps a používanie obsahu webových adries; k dispozícii je dávkové spracovanie. Takýto súbor umožňuje vytvoriť postup, v ktorom model analyzuje údaje, vyberá ďalší nástroj a vytvára výsledok. Skutočná dostupnosť každého nástroja závisí od metódy práce s modelom.
Karta sa vzťahuje na predbežnú verziu gemini-3.1-pro-preview. Je založená na Gemini 3 Pro. Výrobca samostatne uvádza variant gemini-3.1-pro-preview-customtools, zameraný na postupy s príkazovou konzolou a vlastnými nástrojmi. Jeho priority pri výbere nástrojov a osobitosti správania nie sú vlastnosťami bežnej verzie Preview.
Pre model zostávajú všeobecné obmedzenia základnej línie: odpovede môžu obsahovať vymyslené údaje a niektoré požiadavky sa môžu vykonávať pomaly alebo skončiť prekročením časového limitu. Uvažovanie vo viacerých krokoch, veľký kontext a prístup k údajom pomáhajú pracovať so zložitou úlohou, ale nerobia z každého vygenerovaného záveru overený fakt.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polepath.model | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity gemini-3.1-pro-high | Predvolené— |
Polecontents | Typcontent[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Minimálny počet položiek: 1 | Predvolené— |
Polecontents[].role | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity user, model | Predvolené— |
Polecontents[].parts | Typpart[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
PolesystemInstruction | Typcontent | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
PolegenerationConfig.maxOutputTokens | Typinteger | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí od modelu | Predvolené— |
PolegenerationConfig.temperature | Typnumber | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
PolegenerationConfig.topP | Typnumber | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
PolegenerationConfig.topK | Typinteger | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
PolegenerationConfig.stopSequences | Typstring[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
PolegenerationConfig.thinkingConfig.includeThoughts | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
PolegenerationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget | Typinteger | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools[].functionDeclarations | Typfunction_declaration[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
PoletoolConfig.functionCallingConfig.mode | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
PolesafetySettings | Typobject[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
PolesessionId | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Text · Text UTF8
contents[].parts[].text
Text + obrázok
parts[].inlineData={mimeType,data}
| Parameter | Špecifikácia |
|---|---|
Parametermaterial_types | Špecifikáciatext, image |
Parameterrequired | Špecifikáciacontents |
Parameteroptional_controls | Špecifikácianull |
Parametercontent_type | Špecifikáciaapplication/json |
Parametertext_file_material | Špecifikáciaskutočný obsah UTF-8 vložený ako text; ID súborov a URLs potrebujú samostatnú presne určenú podporu |
Životný cyklus: exact retained published method
Štruktúry metód a ID sú presné; možnosti dodávateľa sa posudzujú oddelene od prijatia požiadavky.
POST /v1beta/models/{model}:generateContent| Veľkosť požiadavky v tokenoch | Vstup | Výstup | Čítanie cache | Zápis do cache | Cache 5 min | Cache 1 hod |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Veľkosť požiadavky v tokenoch(0; 200 000] | Vstup0,002 USD | Výstup0,012 USD | Čítanie cache0,0002 USD | Zápis do cacheZákladná: — | Cache 5 minZákladná: — | Cache 1 hodZákladná: — |
| Veľkosť požiadavky v tokenoch(200 000; ∞) | Vstup0,004 USD | Výstup0,018 USD | Čítanie cache0,0004 USD | Zápis do cacheZákladná: — | Cache 5 minZákladná: — | Cache 1 hodZákladná: — |
Sadzby v USD za 1K tokenov. Ak sadzba nie je nastavená, preberá sa základná sadzba tejto metódy; «—» znamená, že základná sadzba nie je nastavená.
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
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-pro-high: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-pro-high: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-pro-high", 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-pro-high", 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-pro-high',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-pro-high
Použite cesty metód uvedené vyššie.
Technický príklad v angličtine
Plan a dependency-constrained move\n\nA lab move has these constraints: archive samples before unplugging the freezer; test the backup freezer before moving samples; restore temperature monitoring before accepting new samples. Staff propose unplugging first to save time. Produce an ordered checklist, flag the unsafe proposed step and specify evidence needed before accepting new samples. Use only the supplied constraints.An ordered checklist, one identified conflict and an acceptance-evidence item.The checklist must place backup testing and sample protection before unplugging and monitoring before intake.