Gemini 3.1 Pro Preview är avsedd för arbete med komplexa material och uppgifter som kräver flera beslut i följd. Google framhåller programvaruutveckling, verktygsanvändning och konsekventa faktasvar. Modellen hjälper till att analysera stora dataset, hela kodarkiv och uppgifter där text förenas med visuellt material eller ljud.
Googles specifikation räknar upp text, bilder, video, ljud och PDF. I Ailoot API:s aktuella katalog anges text och bilder som indata och text som utdata för textmetoderna. Video, ljud och PDF ingår inte i dessa indata. Den långa kontexten rymmer upp till 1 048 576 indatatoken, och textsvaret upp till 65 536 utdatatoken. Förståelse av bilder och ljud innebär inte generering av dem. Denna versions utdata förblir text.
Thinking gör det möjligt att lägga ytterligare arbetsinsats på internt resonemang. I det basmodellsläge som Google beskriver är standardnivån high. low, medium och high finns. Dessa värden beskriver Googles basmodell. Läget och tillgången till styrning via Ailoot API bestäms av den valda metoden och modellvarianten. De huvudsakliga scenarierna omfattar avancerad programmering, algoritmutveckling, strategisk planering och stegvis förbättring av lösningar. Det är särskilt användbart när flera sammanhängande krav behöver beaktas och mellanresultat användas på nytt.
Modellens möjligheter omfattar funktionsanrop, kodkörning och strukturerade svar. Kontextcachning, sökbaserad faktagrundning, Google Maps och användning av webbadressers innehåll stöds. Batchbearbetning finns. Funktionerna gör det möjligt att bygga ett flöde där modellen analyserar data, väljer nästa verktyg och formulerar slutresultatet. Den faktiska tillgången till varje verktyg beror på metoden för att arbeta med modellen.
Modellkortet gäller förhandsversionen gemini-3.1-pro-preview. Den bygger på Gemini 3 Pro. Tillverkaren anger separat varianten gemini-3.1-pro-preview-customtools, inriktad på flöden med kommandoskal och egna verktyg. Dess prioriteringar vid verktygsval och beteendesärdrag är inte egenskaper hos den vanliga Preview-versionen.
Basmodellseriens allmänna begränsningar kvarstår: svaren kan innehålla påhittade uppgifter, och enskilda anrop kan gå långsamt eller överskrida tidsgränsen. Resonemang i flera steg, stor kontext och dataåtkomst hjälper till med svåra uppgifter men gör inte varje genererad slutsats till ett verifierat faktum.
", "aboutText": "Gemini 3.1 Pro Preview är avsedd för arbete med komplexa material och uppgifter som kräver flera beslut i följd. Google framhåller programvaruutveckling, verktygsanvändning och konsekventa faktasvar. Modellen hjälper till att analysera stora dataset, hela kodarkiv och uppgifter där text förenas med visuellt material eller ljud.\n\n### Vilka material modellen förstår\n\nGoogles specifikation räknar upp **text, bilder, video, ljud och PDF**. I Ailoot API:s aktuella katalog anges **text och bilder** som indata och text som utdata för textmetoderna. Video, ljud och PDF ingår inte i dessa indata. Den långa kontexten rymmer upp till **1 048 576 indatatoken**, och textsvaret upp till **65 536 utdatatoken**. Förståelse av bilder och ljud innebär inte generering av dem. Denna versions utdata förblir text.\n\n### Resonemang och stegvis arbete\n\nThinking gör det möjligt att lägga ytterligare arbetsinsats på internt resonemang. I det basmodellsläge som Google beskriver är standardnivån `high`. `low`, `medium` och `high` finns. Dessa värden beskriver Googles basmodell. Läget och tillgången till styrning via Ailoot API bestäms av den valda metoden och modellvarianten. De huvudsakliga scenarierna omfattar avancerad programmering, algoritmutveckling, strategisk planering och stegvis förbättring av lösningar. Det är särskilt användbart när flera sammanhängande krav behöver beaktas och mellanresultat användas på nytt.\n\nModellens möjligheter omfattar funktionsanrop, kodkörning och strukturerade svar. Kontextcachning, sökbaserad faktagrundning, Google Maps och användning av webbadressers innehåll stöds. Batchbearbetning finns. Funktionerna gör det möjligt att bygga ett flöde där modellen analyserar data, väljer nästa verktyg och formulerar slutresultatet. Den faktiska tillgången till varje verktyg beror på metoden för att arbeta med modellen.\n\n### Version och särdrag\n\nModellkortet gäller förhandsversionen `gemini-3.1-pro-preview`. Den bygger på Gemini 3 Pro. Tillverkaren anger separat varianten `gemini-3.1-pro-preview-customtools`, inriktad på flöden med kommandoskal och egna verktyg. Dess prioriteringar vid verktygsval och beteendesärdrag är inte egenskaper hos den vanliga Preview-versionen.\n\nBasmodellseriens allmänna begränsningar kvarstår: svaren kan innehålla påhittade uppgifter, och enskilda anrop kan gå långsamt eller överskrida tidsgränsen. Resonemang i flera steg, stor kontext och dataåtkomst hjälper till med svåra uppgifter men gör inte varje genererad slutsats till ett verifierat faktum.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tekniskt exempel på engelska
Schedule dependent engineering work\n\nPlan these tasks with two engineers, one task per engineer at a time: A takes 2 days; B takes 3 days after A; C takes 2 days after A; D takes 1 day after both B and C. No task may be split. Give a day-by-day allocation, earliest finish and dependency check.A two-engineer schedule, total elapsed days and a concise check that every prerequisite is satisfied.Neither B nor C starts before A ends, and D waits for both; recompute the claimed finish from the allocation.gemini-3.1-proMultimodal modell från Google för avancerade programmeringsuppgifter, analys av omfattande material och exakt verktygsarbete i flera steg.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Gemini 3.1 Pro Preview är avsedd för arbete med komplexa material och uppgifter som kräver flera beslut i följd. Google framhåller programvaruutveckling, verktygsanvändning och konsekventa faktasvar. Modellen hjälper till att analysera stora dataset, hela kodarkiv och uppgifter där text förenas med visuellt material eller ljud.
Googles specifikation räknar upp text, bilder, video, ljud och PDF. I Ailoot API:s aktuella katalog anges text och bilder som indata och text som utdata för textmetoderna. Video, ljud och PDF ingår inte i dessa indata. Den långa kontexten rymmer upp till 1 048 576 indatatoken, och textsvaret upp till 65 536 utdatatoken. Förståelse av bilder och ljud innebär inte generering av dem. Denna versions utdata förblir text.
Thinking gör det möjligt att lägga ytterligare arbetsinsats på internt resonemang. I det basmodellsläge som Google beskriver är standardnivån high. low, medium och high finns. Dessa värden beskriver Googles basmodell. Läget och tillgången till styrning via Ailoot API bestäms av den valda metoden och modellvarianten. De huvudsakliga scenarierna omfattar avancerad programmering, algoritmutveckling, strategisk planering och stegvis förbättring av lösningar. Det är särskilt användbart när flera sammanhängande krav behöver beaktas och mellanresultat användas på nytt.
Modellens möjligheter omfattar funktionsanrop, kodkörning och strukturerade svar. Kontextcachning, sökbaserad faktagrundning, Google Maps och användning av webbadressers innehåll stöds. Batchbearbetning finns. Funktionerna gör det möjligt att bygga ett flöde där modellen analyserar data, väljer nästa verktyg och formulerar slutresultatet. Den faktiska tillgången till varje verktyg beror på metoden för att arbeta med modellen.
Modellkortet gäller förhandsversionen gemini-3.1-pro-preview. Den bygger på Gemini 3 Pro. Tillverkaren anger separat varianten gemini-3.1-pro-preview-customtools, inriktad på flöden med kommandoskal och egna verktyg. Dess prioriteringar vid verktygsval och beteendesärdrag är inte egenskaper hos den vanliga Preview-versionen.
Basmodellseriens allmänna begränsningar kvarstår: svaren kan innehålla påhittade uppgifter, och enskilda anrop kan gå långsamt eller överskrida tidsgränsen. Resonemang i flera steg, stor kontext och dataåtkomst hjälper till med svåra uppgifter men gör inte varje genererad slutsats till ett verifierat faktum.
POST /v1/messagestext, imagetext| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser gemini-3.1-pro | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minsta antal objekt: 1 | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser user, assistant | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring|content_block[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältsystem | Typstring|content_block[] | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minimum: 1 Gränsen gäller för: den exakta gränsen för den valda modellen/det valda kortet | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Fälttemperature | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttop_p | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältstop_sequences | Typstring[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools | Typtool[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].name | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: verktyg har tillhandahållits | Standard— |
Fälttools[].description | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttools[].input_schema | TypJSON_schema | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttool_choice | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältthinking.type | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältthinking.budget_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältoutput_config.effort | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmetadata | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältcache_control | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Text · UTF8-text
messages[].content eller ett type=text-block
Text + bild
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} eller källa type=url
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametermaterial_types | Avtaltext, image |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Avtalnull |
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parametertext_file_material | Avtalfaktiskt UTF-8-innehåll infogat som text; fil-ID:n/URLs kräver separat, exakt definierat stöd |
Livscykel: exact retained published method
Metodernas strukturer och ID:n är exakta; leverantörens funktioner är åtskilda från att begäran tillåts.
POST /v1/messages| Begärans storlek i token | Indata | Utdata | Cacheläsning | Skrivning till cache | Cache 5 min | Cache 1 tim |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Begärans storlek i token(0; 200 000] | Indata0,002 US$ | Utdata0,012 US$ | Cacheläsning0,0002 US$ | Skrivning till cacheBaspris: — | Cache 5 minBaspris: — | Cache 1 timBaspris: — |
| Begärans storlek i token(200 000; ∞) | Indata0,004 US$ | Utdata0,018 US$ | Cacheläsning0,0004 US$ | Skrivning till cacheBaspris: — | Cache 5 minBaspris: — | Cache 1 timBaspris: — |
Priser i USD per 1K token. Om inget pris anges ärvs grundpriset för den här metoden; «—» betyder att inget grundpris har angetts.
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
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", "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", "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",\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",\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',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 eller SSE
Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll alla innehållsblock, resonemangssignaturer och faktiska ID:n för verktygsanvändning. Sätt samman alla SSE-deltauppdateringar för blocken; ett första textblock är inte hela utdata.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältid | Typstring |
Fältmodel | Typstring |
Fältcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Fältstop_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
| Svar | Villkor | Nästa steg |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |
Ailoot gemini-3.1-pro
Använd metodsökvägarna som visas ovan.
gemini-3.1-proMultimodal modell från Google för avancerade programmeringsuppgifter, analys av omfattande material och exakt verktygsarbete i flera steg.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Gemini 3.1 Pro Preview är avsedd för arbete med komplexa material och uppgifter som kräver flera beslut i följd. Google framhåller programvaruutveckling, verktygsanvändning och konsekventa faktasvar. Modellen hjälper till att analysera stora dataset, hela kodarkiv och uppgifter där text förenas med visuellt material eller ljud.
Googles specifikation räknar upp text, bilder, video, ljud och PDF. I Ailoot API:s aktuella katalog anges text och bilder som indata och text som utdata för textmetoderna. Video, ljud och PDF ingår inte i dessa indata. Den långa kontexten rymmer upp till 1 048 576 indatatoken, och textsvaret upp till 65 536 utdatatoken. Förståelse av bilder och ljud innebär inte generering av dem. Denna versions utdata förblir text.
Thinking gör det möjligt att lägga ytterligare arbetsinsats på internt resonemang. I det basmodellsläge som Google beskriver är standardnivån high. low, medium och high finns. Dessa värden beskriver Googles basmodell. Läget och tillgången till styrning via Ailoot API bestäms av den valda metoden och modellvarianten. De huvudsakliga scenarierna omfattar avancerad programmering, algoritmutveckling, strategisk planering och stegvis förbättring av lösningar. Det är särskilt användbart när flera sammanhängande krav behöver beaktas och mellanresultat användas på nytt.
Modellens möjligheter omfattar funktionsanrop, kodkörning och strukturerade svar. Kontextcachning, sökbaserad faktagrundning, Google Maps och användning av webbadressers innehåll stöds. Batchbearbetning finns. Funktionerna gör det möjligt att bygga ett flöde där modellen analyserar data, väljer nästa verktyg och formulerar slutresultatet. Den faktiska tillgången till varje verktyg beror på metoden för att arbeta med modellen.
Modellkortet gäller förhandsversionen gemini-3.1-pro-preview. Den bygger på Gemini 3 Pro. Tillverkaren anger separat varianten gemini-3.1-pro-preview-customtools, inriktad på flöden med kommandoskal och egna verktyg. Dess prioriteringar vid verktygsval och beteendesärdrag är inte egenskaper hos den vanliga Preview-versionen.
Basmodellseriens allmänna begränsningar kvarstår: svaren kan innehålla påhittade uppgifter, och enskilda anrop kan gå långsamt eller överskrida tidsgränsen. Resonemang i flera steg, stor kontext och dataåtkomst hjälper till med svåra uppgifter men gör inte varje genererad slutsats till ett verifierat faktum.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältpath.model | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser gemini-3.1-pro | Standard— |
Fältcontents | Typcontent[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minsta antal objekt: 1 | Standard— |
Fältcontents[].role | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser user, model | Standard— |
Fältcontents[].parts | Typpart[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
FältsystemInstruction | Typcontent | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
FältgenerationConfig.maxOutputTokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
FältgenerationConfig.temperature | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
FältgenerationConfig.topP | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
FältgenerationConfig.topK | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
FältgenerationConfig.stopSequences | Typstring[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
FältgenerationConfig.thinkingConfig.includeThoughts | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
FältgenerationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].functionDeclarations | Typfunction_declaration[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
FälttoolConfig.functionCallingConfig.mode | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
FältsafetySettings | Typobject[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
FältsessionId | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Text · UTF8-text
contents[].parts[].text
Text + bild
parts[].inlineData={mimeType,data}
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametermaterial_types | Avtaltext, image |
Parameterrequired | Avtalcontents |
Parameteroptional_controls | Avtalnull |
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parametertext_file_material | Avtalfaktiskt UTF-8-innehåll infogat som text; fil-ID:n/URLs kräver separat, exakt definierat stöd |
Livscykel: exact retained published method
Metodernas strukturer och ID:n är exakta; leverantörens funktioner är åtskilda från att begäran tillåts.
POST /v1beta/models/{model}:generateContent| Begärans storlek i token | Indata | Utdata | Cacheläsning | Skrivning till cache | Cache 5 min | Cache 1 tim |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Begärans storlek i token(0; 200 000] | Indata0,002 US$ | Utdata0,012 US$ | Cacheläsning0,0002 US$ | Skrivning till cacheBaspris: — | Cache 5 minBaspris: — | Cache 1 timBaspris: — |
| Begärans storlek i token(200 000; ∞) | Indata0,004 US$ | Utdata0,018 US$ | Cacheläsning0,0004 US$ | Skrivning till cacheBaspris: — | Cache 5 minBaspris: — | Cache 1 timBaspris: — |
Priser i USD per 1K token. Om inget pris anges ärvs grundpriset för den här metoden; «—» betyder att inget grundpris har angetts.
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
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: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: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", 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", 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',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 eller strömning som stöds
Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll alla kandidater och delar, inklusive funktionsanrop, resonemangssignaturer och användningsuppgifter; sätt samman strömmens delar i ordning.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
FältresponseId | Typstring |
FältmodelVersion | Typstring |
Fältcandidates[].content.parts[] | Typtext|inlineData|functionCall|other part |
Fältcandidates[].finishReason | Typstring |
FältusageMetadata | Typobject |
| Svar | Villkor | Nästa steg |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |
Ailoot gemini-3.1-pro
Använd metodsökvägarna som visas ovan.
Tekniskt exempel på engelska
Schedule dependent engineering work\n\nPlan these tasks with two engineers, one task per engineer at a time: A takes 2 days; B takes 3 days after A; C takes 2 days after A; D takes 1 day after both B and C. No task may be split. Give a day-by-day allocation, earliest finish and dependency check.A two-engineer schedule, total elapsed days and a concise check that every prerequisite is satisfied.Neither B nor C starts before A ends, and D waits for both; recompute the claimed finish from the allocation.