Gemini 3.8 Flash je namenjen dolgotrajnim nalogam programskega inženirstva, agentskim procesom in zahtevnemu delu z znanjem. Google ga opisuje kot nadaljnji razvoj Gemini 3.7 Flash s poudarkom na procesih, pri katerih se rešitev ne konča z enim odgovorom: model se vrača k gradivu, uporablja orodja in nadaljuje zaporedje korakov.
Google navaja vhode besedilo, slike, video, zvok in PDF. V trenutnem katalogu Ailoot API sta za besedilne načine dostopa na vhodu navedena besedilo in slike, na izhodu pa besedilo. Video, zvok in PDF niso vključeni v ta nabor vhodov. Vhodna omejitev je 1 048 576 tokenov, izhodna pa 65 536 tokenov. Model oblikuje besedilni rezultat, vključno s programsko kodo in strukturiranimi podatki. Ustvarjanje slik in zvoka ne spada med zmožnosti te konkretne različice.
Podprte so ravni Thinking low, medium in high. V načinu osnovnega modela, ki ga opisuje Google, je običajna raven medium. Te vrednosti opisujejo Googlov osnovni model; način in razpoložljivost upravljanja prek Ailoot API sta odvisna od izbranega načina dostopa in različice modela. Raven minimal ni podprta in povzroči napako. Nastavljiva intenzivnost pomaga izbrati način glede na zahtevnost stopnje, vendar model pri visoki intenzivnosti včasih porabi več tokenov za izvedbo naloge.
Nabor zmožnosti vključuje klice funkcij, izvajanje kode, strukturirane odgovore in predpomnjenje konteksta. Na voljo so iskanje po datotekah, utemeljevanje z iskanjem, Google Maps in branje vsebine spletnih naslovov. Podprta je paketna obdelava. Upravljanje računalniškega vmesnika ima predhodni status; vsakega načina dostopa do modela ne spremeni v polno upravljanje računalnika.
Proizvajalec izpostavlja programsko inženirstvo, agentske naloge in zahtevne procese dela z informacijami. Dolg kontekst omogoča podajanje obsežnega gradiva, zmožnosti uporabe orodij pa organizacijo več povezanih stopenj. Te značilnosti opisujejo zmožnosti modela; konkretne možnosti in vhodne podatke določa podprti način klicanja.
Različica je bila kot stabilna objavljena septembra 2026. Navedena meja znanja je marec 2026, vendar lahko na posameznih področjih podatki ostajajo na ravni januarja 2025. Pojavijo se lahko izmišljena dejstva, zakasnitve in časovne prekoračitve. Večji obseg sklepanja ne izključuje napak, nizka intenzivnost pa ne obljublja določenega odzivnega časa.
", "aboutText": "Gemini 3.8 Flash je namenjen dolgotrajnim nalogam programskega inženirstva, agentskim procesom in zahtevnemu delu z znanjem. Google ga opisuje kot nadaljnji razvoj Gemini 3.7 Flash s poudarkom na procesih, pri katerih se rešitev ne konča z enim odgovorom: model se vrača k gradivu, uporablja orodja in nadaljuje zaporedje korakov.\n\n### Gradivo, ki ga je mogoče analizirati\n\nGoogle navaja vhode **besedilo, slike, video, zvok in PDF**. V trenutnem katalogu Ailoot API sta za besedilne načine dostopa na vhodu navedena **besedilo in slike**, na izhodu pa besedilo. Video, zvok in PDF niso vključeni v ta nabor vhodov. Vhodna omejitev je **1 048 576 tokenov**, izhodna pa **65 536 tokenov**. Model oblikuje besedilni rezultat, vključno s programsko kodo in strukturiranimi podatki. Ustvarjanje slik in zvoka ne spada med zmožnosti te konkretne različice.\n\n### Sklepanje in orodja\n\nPodprte so ravni Thinking **`low`, `medium` in `high`**. V načinu osnovnega modela, ki ga opisuje Google, je običajna raven `medium`. Te vrednosti opisujejo Googlov osnovni model; način in razpoložljivost upravljanja prek Ailoot API sta odvisna od izbranega načina dostopa in različice modela. Raven `minimal` ni podprta in povzroči napako. Nastavljiva intenzivnost pomaga izbrati način glede na zahtevnost stopnje, vendar model pri visoki intenzivnosti včasih porabi več tokenov za izvedbo naloge.\n\nNabor zmožnosti vključuje klice funkcij, izvajanje kode, strukturirane odgovore in predpomnjenje konteksta. Na voljo so iskanje po datotekah, utemeljevanje z iskanjem, Google Maps in branje vsebine spletnih naslovov. Podprta je paketna obdelava. Upravljanje računalniškega vmesnika ima predhodni status; vsakega načina dostopa do modela ne spremeni v polno upravljanje računalnika.\n\n### Namen in omejitve\n\nProizvajalec izpostavlja programsko inženirstvo, agentske naloge in zahtevne procese dela z informacijami. Dolg kontekst omogoča podajanje obsežnega gradiva, zmožnosti uporabe orodij pa organizacijo več povezanih stopenj. Te značilnosti opisujejo zmožnosti modela; konkretne možnosti in vhodne podatke določa podprti način klicanja.\n\nRazličica je bila kot stabilna objavljena septembra 2026. Navedena meja znanja je marec 2026, vendar lahko na posameznih področjih podatki ostajajo na ravni januarja 2025. Pojavijo se lahko izmišljena dejstva, zakasnitve in časovne prekoračitve. Večji obseg sklepanja ne izključuje napak, nizka intenzivnost pa ne obljublja določenega odzivnega časa.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Continue from a failed regression check\n\nA previous patch replaced parseInt(value) with Number(value) in a quantity validator. Actual check results: '2.5' now accepted; 'abc' rejected; empty string incorrectly accepted as zero. Requirement: positive whole numbers only. Propose the next focused correction and tests for those three inputs plus '3'. State which evidence supports the change.A revised validator, a four-case test table and an explanation tied to the supplied check results.Check that empty, fractional and nonnumeric values are rejected while 3 is accepted.gemini-3.8-flash-mediumMultimodalni model družbe Google za dolgotrajno programsko inženirstvo, samostojne agente in zahtevno delo z znanjem.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Gemini 3.8 Flash je namenjen dolgotrajnim nalogam programskega inženirstva, agentskim procesom in zahtevnemu delu z znanjem. Google ga opisuje kot nadaljnji razvoj Gemini 3.7 Flash s poudarkom na procesih, pri katerih se rešitev ne konča z enim odgovorom: model se vrača k gradivu, uporablja orodja in nadaljuje zaporedje korakov.
Google navaja vhode besedilo, slike, video, zvok in PDF. V trenutnem katalogu Ailoot API sta za besedilne načine dostopa na vhodu navedena besedilo in slike, na izhodu pa besedilo. Video, zvok in PDF niso vključeni v ta nabor vhodov. Vhodna omejitev je 1 048 576 tokenov, izhodna pa 65 536 tokenov. Model oblikuje besedilni rezultat, vključno s programsko kodo in strukturiranimi podatki. Ustvarjanje slik in zvoka ne spada med zmožnosti te konkretne različice.
Podprte so ravni Thinking low, medium in high. V načinu osnovnega modela, ki ga opisuje Google, je običajna raven medium. Te vrednosti opisujejo Googlov osnovni model; način in razpoložljivost upravljanja prek Ailoot API sta odvisna od izbranega načina dostopa in različice modela. Raven minimal ni podprta in povzroči napako. Nastavljiva intenzivnost pomaga izbrati način glede na zahtevnost stopnje, vendar model pri visoki intenzivnosti včasih porabi več tokenov za izvedbo naloge.
Nabor zmožnosti vključuje klice funkcij, izvajanje kode, strukturirane odgovore in predpomnjenje konteksta. Na voljo so iskanje po datotekah, utemeljevanje z iskanjem, Google Maps in branje vsebine spletnih naslovov. Podprta je paketna obdelava. Upravljanje računalniškega vmesnika ima predhodni status; vsakega načina dostopa do modela ne spremeni v polno upravljanje računalnika.
Proizvajalec izpostavlja programsko inženirstvo, agentske naloge in zahtevne procese dela z informacijami. Dolg kontekst omogoča podajanje obsežnega gradiva, zmožnosti uporabe orodij pa organizacijo več povezanih stopenj. Te značilnosti opisujejo zmožnosti modela; konkretne možnosti in vhodne podatke določa podprti način klicanja.
Različica je bila kot stabilna objavljena septembra 2026. Navedena meja znanja je marec 2026, vendar lahko na posameznih področjih podatki ostajajo na ravni januarja 2025. Pojavijo se lahko izmišljena dejstva, zakasnitve in časovne prekoračitve. Večji obseg sklepanja ne izključuje napak, nizka intenzivnost pa ne obljublja določenega odzivnega časa.
POST /v1/messagestext, imagetext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve gemini-3.8-flash-medium | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Najmanjše število elementov: 1 | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve user, assistant | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring|content_block[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljesystem | Vrstastring|content_block[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Omejitev velja za: natančna zgornja meja izbranega modela/kartice | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Poljetemperature | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetop_p | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestop_sequences | Vrstastring[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools | Vrstatool[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].name | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: podano je orodje | Privzeto— |
Poljetools[].description | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetools[].input_schema | VrstaJSON_schema | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetool_choice | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljethinking.type | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljethinking.budget_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeoutput_config.effort | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemetadata | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljecache_control | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Besedilo · Besedilo UTF8
messages[].content ali blok type=text
Besedilo + slika
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} ali vir vrste type=url
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametermaterial_types | Specifikacijatext, image |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Specifikacijanull |
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametertext_file_material | Specifikacijadejanska vsebina UTF-8 je vstavljena kot besedilo; ID datotek in URLs potrebujejo ločeno, natančno določeno podporo |
Življenjski cikel: exact retained published method
Strukture metod in ID so natančno določeni; zmožnost ponudnika je ločena od sprejema zahteve.
POST /v1/messagesAiloot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
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-3.8-flash-medium", "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-3.8-flash-medium", "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-3.8-flash-medium",\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-3.8-flash-medium",\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-3.8-flash-medium',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 ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vse vsebinske bloke, podpise sklepanja in dejanske ID uporabe orodij. Sestavite vse delne spremembe blokov SSE; prvi besedilni blok ni celoten izhod.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljeid | Vrstastring |
Poljemodel | Vrstastring |
Poljecontent[] | Vrstatext|thinking|tool_use|other content block |
Poljestop_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot gemini-3.8-flash-medium
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
gemini-3.8-flash-mediumMultimodalni model družbe Google za dolgotrajno programsko inženirstvo, samostojne agente in zahtevno delo z znanjem.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Gemini 3.8 Flash je namenjen dolgotrajnim nalogam programskega inženirstva, agentskim procesom in zahtevnemu delu z znanjem. Google ga opisuje kot nadaljnji razvoj Gemini 3.7 Flash s poudarkom na procesih, pri katerih se rešitev ne konča z enim odgovorom: model se vrača k gradivu, uporablja orodja in nadaljuje zaporedje korakov.
Google navaja vhode besedilo, slike, video, zvok in PDF. V trenutnem katalogu Ailoot API sta za besedilne načine dostopa na vhodu navedena besedilo in slike, na izhodu pa besedilo. Video, zvok in PDF niso vključeni v ta nabor vhodov. Vhodna omejitev je 1 048 576 tokenov, izhodna pa 65 536 tokenov. Model oblikuje besedilni rezultat, vključno s programsko kodo in strukturiranimi podatki. Ustvarjanje slik in zvoka ne spada med zmožnosti te konkretne različice.
Podprte so ravni Thinking low, medium in high. V načinu osnovnega modela, ki ga opisuje Google, je običajna raven medium. Te vrednosti opisujejo Googlov osnovni model; način in razpoložljivost upravljanja prek Ailoot API sta odvisna od izbranega načina dostopa in različice modela. Raven minimal ni podprta in povzroči napako. Nastavljiva intenzivnost pomaga izbrati način glede na zahtevnost stopnje, vendar model pri visoki intenzivnosti včasih porabi več tokenov za izvedbo naloge.
Nabor zmožnosti vključuje klice funkcij, izvajanje kode, strukturirane odgovore in predpomnjenje konteksta. Na voljo so iskanje po datotekah, utemeljevanje z iskanjem, Google Maps in branje vsebine spletnih naslovov. Podprta je paketna obdelava. Upravljanje računalniškega vmesnika ima predhodni status; vsakega načina dostopa do modela ne spremeni v polno upravljanje računalnika.
Proizvajalec izpostavlja programsko inženirstvo, agentske naloge in zahtevne procese dela z informacijami. Dolg kontekst omogoča podajanje obsežnega gradiva, zmožnosti uporabe orodij pa organizacijo več povezanih stopenj. Te značilnosti opisujejo zmožnosti modela; konkretne možnosti in vhodne podatke določa podprti način klicanja.
Različica je bila kot stabilna objavljena septembra 2026. Navedena meja znanja je marec 2026, vendar lahko na posameznih področjih podatki ostajajo na ravni januarja 2025. Pojavijo se lahko izmišljena dejstva, zakasnitve in časovne prekoračitve. Večji obseg sklepanja ne izključuje napak, nizka intenzivnost pa ne obljublja določenega odzivnega časa.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljepath.model | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve gemini-3.8-flash-medium | Privzeto— |
Poljecontents | Vrstacontent[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Najmanjše število elementov: 1 | Privzeto— |
Poljecontents[].role | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve user, model | Privzeto— |
Poljecontents[].parts | Vrstapart[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
PoljesystemInstruction | Vrstacontent | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
PoljegenerationConfig.maxOutputTokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
PoljegenerationConfig.temperature | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
PoljegenerationConfig.topP | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
PoljegenerationConfig.topK | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
PoljegenerationConfig.stopSequences | Vrstastring[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
PoljegenerationConfig.thinkingConfig.includeThoughts | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
PoljegenerationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].functionDeclarations | Vrstafunction_declaration[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
PoljetoolConfig.functionCallingConfig.mode | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
PoljesafetySettings | Vrstaobject[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
PoljesessionId | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Besedilo · Besedilo UTF8
contents[].parts[].text
Besedilo + slika
parts[].inlineData={mimeType,data}
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametermaterial_types | Specifikacijatext, image |
Parameterrequired | Specifikacijacontents |
Parameteroptional_controls | Specifikacijanull |
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametertext_file_material | Specifikacijadejanska vsebina UTF-8 je vstavljena kot besedilo; ID datotek in URLs potrebujejo ločeno, natančno določeno podporo |
Življenjski cikel: exact retained published method
Strukture metod in ID so natančno določeni; zmožnost ponudnika je ločena od sprejema zahteve.
POST /v1beta/models/{model}:generateContentAiloot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
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-3.8-flash-medium: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-3.8-flash-medium: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-3.8-flash-medium", 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-3.8-flash-medium", 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-3.8-flash-medium',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 ali podprti pretočni izhod
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vse kandidate in dele, vključno s klici funkcij, podpisi sklepanja in podatki o porabi; dele toka sestavite po vrsti.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
PoljeresponseId | Vrstastring |
PoljemodelVersion | Vrstastring |
Poljecandidates[].content.parts[] | Vrstatext|inlineData|functionCall|other part |
Poljecandidates[].finishReason | Vrstastring |
PoljeusageMetadata | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot gemini-3.8-flash-medium
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Continue from a failed regression check\n\nA previous patch replaced parseInt(value) with Number(value) in a quantity validator. Actual check results: '2.5' now accepted; 'abc' rejected; empty string incorrectly accepted as zero. Requirement: positive whole numbers only. Propose the next focused correction and tests for those three inputs plus '3'. State which evidence supports the change.A revised validator, a four-case test table and an explanation tied to the supplied check results.Check that empty, fractional and nonnumeric values are rejected while 3 is accepted.