Gemini 3.6 Flash är utformad för praktiska uppgifter där resonemang förenas med återkommande åtgärder. Google framhåller kodgenerering, rumslig analys och snabba utvecklingscykler med flera iterationer. Modellen bygger på Gemini 3.5 Flash.
Google beskriver stöd för text, bilder, video, ljud och PDF som indata. 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. Upp till 1 048 576 token finns för inskickat material och upp till 65 536 token för textsvaret. Bilder och video används för kontextförståelse. En egen bild, video eller uppläsning är inte utdata från denna version.
Modellen stöder Thinking, strukturerade svar, funktionsanrop, kodkörning och kontextcachning. I det basmodellsläge som Google beskriver är standardnivån medium. minimal, 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. Detta gör det möjligt att använda modellen i en arbetscykel där materialet först analyseras, sedan bearbetas av ett verktyg och resultatet används i nästa steg. Tillverkaren anger programmering, komplexa resonemang om video och organisationers arbetsflöden som lämpliga scenarier.
Dessutom finns filsökning, sökbaserad faktagrundning, Google Maps och användning av innehållet på angivna webbadresser. Batchbearbetning används för grupper av uppgifter. Datorgränssnittsstyrning har preliminär status. Modellens stöd för funktionen innebär inte i sig att den finns i varje anropsmetod.
Tillverkaren anger mars 2026 som gräns för de inbyggda kunskaperna. Inom vissa områden kan uppgifterna dock ligga kvar på nivån januari 2025. Inskickat material och verktyg med aktuella data utökar innehållet i ett specifikt anrop men ändrar inte gränsen för de inbyggda kunskaperna.
Google anger risk för påhittade uppgifter, tillfälliga fördröjningar och tidsgränsöverskridanden. Enligt tillverkaren är modellen inriktad på snabba arbetsiterationer, men den faktiska svarstiden beror på uppgiften. En stor kontext anger tillåten materialmängd, inte en garanti för felfri bearbetning av varje avsnitt.
Versionen gemini-3.6-flash har stabil status och publicerades i juli 2026. Dess profil är textresultat efter multimodal analys och användning av verktyg som stöds.
Tekniskt exempel på engelska
Revise a route after a new constraint\n\nA robot moves one cell north, south, east or west per step. Columns are A–C and rows 1–3. Start at A1 and reach C3; B2 is blocked. A previous route used A1,B1,C1,C2,C3, but C2 is now blocked too. Provide a revised shortest route and verify each move against both obstacles.An ordered cell sequence, step count and a brief validity/minimality check.Every move joins adjacent cells, avoids B2 and C2, and ends at C3.gemini-3.6-flash-mediumMultimodal modell från Google för programmering, rumslig analys och snabba arbetscykler med verktyg.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Gemini 3.6 Flash är utformad för praktiska uppgifter där resonemang förenas med återkommande åtgärder. Google framhåller kodgenerering, rumslig analys och snabba utvecklingscykler med flera iterationer. Modellen bygger på Gemini 3.5 Flash.
Google beskriver stöd för text, bilder, video, ljud och PDF som indata. 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. Upp till 1 048 576 token finns för inskickat material och upp till 65 536 token för textsvaret. Bilder och video används för kontextförståelse. En egen bild, video eller uppläsning är inte utdata från denna version.
Modellen stöder Thinking, strukturerade svar, funktionsanrop, kodkörning och kontextcachning. I det basmodellsläge som Google beskriver är standardnivån medium. minimal, 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. Detta gör det möjligt att använda modellen i en arbetscykel där materialet först analyseras, sedan bearbetas av ett verktyg och resultatet används i nästa steg. Tillverkaren anger programmering, komplexa resonemang om video och organisationers arbetsflöden som lämpliga scenarier.
Dessutom finns filsökning, sökbaserad faktagrundning, Google Maps och användning av innehållet på angivna webbadresser. Batchbearbetning används för grupper av uppgifter. Datorgränssnittsstyrning har preliminär status. Modellens stöd för funktionen innebär inte i sig att den finns i varje anropsmetod.
Tillverkaren anger mars 2026 som gräns för de inbyggda kunskaperna. Inom vissa områden kan uppgifterna dock ligga kvar på nivån januari 2025. Inskickat material och verktyg med aktuella data utökar innehållet i ett specifikt anrop men ändrar inte gränsen för de inbyggda kunskaperna.
Google anger risk för påhittade uppgifter, tillfälliga fördröjningar och tidsgränsöverskridanden. Enligt tillverkaren är modellen inriktad på snabba arbetsiterationer, men den faktiska svarstiden beror på uppgiften. En stor kontext anger tillåten materialmängd, inte en garanti för felfri bearbetning av varje avsnitt.
Versionen gemini-3.6-flash har stabil status och publicerades i juli 2026. Dess profil är textresultat efter multimodal analys och användning av verktyg som stöds.
POST /v1/messagestext, imagetext| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser gemini-3.6-flash-medium | 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/messagesAiloot 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-3.6-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-3.6-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-3.6-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-3.6-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-3.6-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 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-3.6-flash-medium
Använd metodsökvägarna som visas ovan.
gemini-3.6-flash-mediumMultimodal modell från Google för programmering, rumslig analys och snabba arbetscykler med verktyg.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Gemini 3.6 Flash är utformad för praktiska uppgifter där resonemang förenas med återkommande åtgärder. Google framhåller kodgenerering, rumslig analys och snabba utvecklingscykler med flera iterationer. Modellen bygger på Gemini 3.5 Flash.
Google beskriver stöd för text, bilder, video, ljud och PDF som indata. 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. Upp till 1 048 576 token finns för inskickat material och upp till 65 536 token för textsvaret. Bilder och video används för kontextförståelse. En egen bild, video eller uppläsning är inte utdata från denna version.
Modellen stöder Thinking, strukturerade svar, funktionsanrop, kodkörning och kontextcachning. I det basmodellsläge som Google beskriver är standardnivån medium. minimal, 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. Detta gör det möjligt att använda modellen i en arbetscykel där materialet först analyseras, sedan bearbetas av ett verktyg och resultatet används i nästa steg. Tillverkaren anger programmering, komplexa resonemang om video och organisationers arbetsflöden som lämpliga scenarier.
Dessutom finns filsökning, sökbaserad faktagrundning, Google Maps och användning av innehållet på angivna webbadresser. Batchbearbetning används för grupper av uppgifter. Datorgränssnittsstyrning har preliminär status. Modellens stöd för funktionen innebär inte i sig att den finns i varje anropsmetod.
Tillverkaren anger mars 2026 som gräns för de inbyggda kunskaperna. Inom vissa områden kan uppgifterna dock ligga kvar på nivån januari 2025. Inskickat material och verktyg med aktuella data utökar innehållet i ett specifikt anrop men ändrar inte gränsen för de inbyggda kunskaperna.
Google anger risk för påhittade uppgifter, tillfälliga fördröjningar och tidsgränsöverskridanden. Enligt tillverkaren är modellen inriktad på snabba arbetsiterationer, men den faktiska svarstiden beror på uppgiften. En stor kontext anger tillåten materialmängd, inte en garanti för felfri bearbetning av varje avsnitt.
Versionen gemini-3.6-flash har stabil status och publicerades i juli 2026. Dess profil är textresultat efter multimodal analys och användning av verktyg som stöds.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältpath.model | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser gemini-3.6-flash-medium | 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}:generateContentAiloot 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-3.6-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-3.6-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-3.6-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-3.6-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-3.6-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 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-3.6-flash-medium
Använd metodsökvägarna som visas ovan.
Tekniskt exempel på engelska
Revise a route after a new constraint\n\nA robot moves one cell north, south, east or west per step. Columns are A–C and rows 1–3. Start at A1 and reach C3; B2 is blocked. A previous route used A1,B1,C1,C2,C3, but C2 is now blocked too. Provide a revised shortest route and verify each move against both obstacles.An ordered cell sequence, step count and a brief validity/minimality check.Every move joins adjacent cells, avoids B2 and C2, and ends at C3.