Gemini 2.5 Flash är Googles stabila hybridprofil för resonemang, mångsidigt multimodalt arbete och agentbaserad verktygsanvändning. Den erbjuder svar med och utan tänkande för storskaliga multimodala uppgifter som behöver olika nivåer av resonemang. Text, bilder, ljud och video bidrar till ett textsvar. Dokumentindata beskrivs också i Googles modellspecifika molnprofil. Ett användbart resultat kan vara en dokumentjämförelse, ett tolkat diagram, en transkription, kod eller en strukturerad post.
Utgåvans reglage för resonemang använder thinkingBudget. Dynamiskt tänkande är standard; inställningen -1 låter modellen anpassa resonemanget efter uppgiftens komplexitet. En uttrycklig budget kan sträcka sig från noll till 24,576 token, och noll stänger av tänkandet. Välj en budget som passar det faktiska problemet i stället för att tilldela samma arbetsinsats till en enkel kategorisering och en analys med flera villkor. Guiden behandlar budgeten som vägledning, och det ursprungliga kortet påpekar att efterlevnaden kanske inte är exakt.
För en dokument- eller datauppgift ska du definiera frågan, obligatoriska fält och det underlag som ska följa med resultatet. Vid en kravjämförelse kan du jämföra två specifikationer och returnera det ändrade kravet, dess källpassage och påverkan på ett angivet arbetsflöde. Strukturerad utdata är användbar när varje iakttagelse behöver samma postform. Om källan ger flera möjliga värden eller lämnar ett fält öppet ska osäkerheten bevaras i stället för att ett enda rimligt svar tvingas fram. Granska returnerade värden mot de tillhandahållna sidorna eller uppgifterna.
För visuellt material eller ljud ska du identifiera relevant objekt, etikett, händelse eller inspelningsavsnitt. Begär den texttyp som behövs: synliga värden från ett diagram, en händelsebeskrivning, en transkription eller en sammanfattning. Dessa artefakter är olika, och instruktionen ska säga vilken som ska produceras. Det gemensamma ursprungliga modellkortet omfattar Flash Image och Flash Audio som separat namngivna förmågor; deras genererade bild- och talutdata ingår inte i den här stabila textprofilen.
Googles exakta molnprofil dokumenterar PDF- och klartextindata med gränssnittsspecifika gränser: 50 MB per PDF som importeras genom API:t och upp till 3,000 sidor per fil, med en gräns på 7 MB för klartextfiler. Profilen beskriver också ungefär 45 minuter video med ljud eller en timme utan ljud, samt ungefär 8.4 timmar ljud inom indatabudgeten på en miljon token. Det är de angivna begränsningarna för molngränssnittet, skilda från modellens allmänna tokenfönster. Förbered relevant avsnitt och källformat i stället för att anta att varje filtyp eller uppladdningsväg har samma gräns.
Den exakta Gemini API-tabellen listar funktionsanrop, kodexekvering, filsökning, sökförankring, Maps-förankring, URL-kontext och strukturerad utdata. Definiera varje funktions roll och parameterform och fortsätt från det faktiska returnerade resultatet. En modell kan begära en åtgärd medan den anslutna applikationen utför den. Bevara nödvändig kontext med thought signatures när en resonemangsuppgift fortsätter i det tillståndslösa gränssnittet. Ett strukturerat svar eller ett funktionsförslag fastställer inte självständigt att en extern åtgärd lyckades.
Det ursprungliga modellkortet anger 1M kontext och 64K textutdata, medan den exakta API-tabellen anger 1,048,576 indatatoken och 65,536 utdatatoken. Ett svarstak omfattar tänkandetoken, så ett alltför lågt tak kan lämna det slutliga svaret avklippt eller tomt. Begär en artefakt anpassad till utdatautrymmet och använd resonemangsbudgeten för att vägleda arbetsinsatsen. Cachelagring, batch samt Flex- och Priority-bearbetning dokumenteras för tillverkarens profil. Behåll objektidentifierare när flera oberoende poster förbereds.
Den stabila utgåvan förblir separat från Flash Preview-varianter och senare Gemini 3-modeller. Dess kort listar möjliga hallucinationer, begränsningar i kausal förståelse och komplext logiskt eller kontrafaktiskt resonemang samt en kunskapsgräns i januari 2025. Tillhandahåll aktuella belägg när en uppgift beror på nyare information. Kontrollera beräkningar, extraherade värden, transkriptioner och föreslagen kod mot den faktiska källan eller exekveringsresultatet. Hybridtänkande är användbart när det stödjer det konkreta resultatet snarare än blir en ersättning för att granska det.
", "aboutText": "Gemini 2.5 Flash är Googles stabila hybridprofil för resonemang, mångsidigt multimodalt arbete och agentbaserad verktygsanvändning. Den erbjuder svar med och utan tänkande för storskaliga multimodala uppgifter som behöver olika nivåer av resonemang. Text, bilder, ljud och video bidrar till ett textsvar. Dokumentindata beskrivs också i Googles modellspecifika molnprofil. Ett användbart resultat kan vara en dokumentjämförelse, ett tolkat diagram, en transkription, kod eller en strukturerad post.\n\nUtgåvans reglage för resonemang använder thinkingBudget. Dynamiskt tänkande är standard; inställningen -1 låter modellen anpassa resonemanget efter uppgiftens komplexitet. En uttrycklig budget kan sträcka sig från noll till 24,576 token, och noll stänger av tänkandet. Välj en budget som passar det faktiska problemet i stället för att tilldela samma arbetsinsats till en enkel kategorisering och en analys med flera villkor. Guiden behandlar budgeten som vägledning, och det ursprungliga kortet påpekar att efterlevnaden kanske inte är exakt.\n\nFör en dokument- eller datauppgift ska du definiera frågan, obligatoriska fält och det underlag som ska följa med resultatet. Vid en kravjämförelse kan du jämföra två specifikationer och returnera det ändrade kravet, dess källpassage och påverkan på ett angivet arbetsflöde. Strukturerad utdata är användbar när varje iakttagelse behöver samma postform. Om källan ger flera möjliga värden eller lämnar ett fält öppet ska osäkerheten bevaras i stället för att ett enda rimligt svar tvingas fram. Granska returnerade värden mot de tillhandahållna sidorna eller uppgifterna.\n\nFör visuellt material eller ljud ska du identifiera relevant objekt, etikett, händelse eller inspelningsavsnitt. Begär den texttyp som behövs: synliga värden från ett diagram, en händelsebeskrivning, en transkription eller en sammanfattning. Dessa artefakter är olika, och instruktionen ska säga vilken som ska produceras. Det gemensamma ursprungliga modellkortet omfattar Flash Image och Flash Audio som separat namngivna förmågor; deras genererade bild- och talutdata ingår inte i den här stabila textprofilen.\n\nGoogles exakta molnprofil dokumenterar PDF- och klartextindata med gränssnittsspecifika gränser: 50 MB per PDF som importeras genom API:t och upp till 3,000 sidor per fil, med en gräns på 7 MB för klartextfiler. Profilen beskriver också ungefär 45 minuter video med ljud eller en timme utan ljud, samt ungefär 8.4 timmar ljud inom indatabudgeten på en miljon token. Det är de angivna begränsningarna för molngränssnittet, skilda från modellens allmänna tokenfönster. Förbered relevant avsnitt och källformat i stället för att anta att varje filtyp eller uppladdningsväg har samma gräns.\n\nDen exakta Gemini API-tabellen listar funktionsanrop, kodexekvering, filsökning, sökförankring, Maps-förankring, URL-kontext och strukturerad utdata. Definiera varje funktions roll och parameterform och fortsätt från det faktiska returnerade resultatet. En modell kan begära en åtgärd medan den anslutna applikationen utför den. Bevara nödvändig kontext med thought signatures när en resonemangsuppgift fortsätter i det tillståndslösa gränssnittet. Ett strukturerat svar eller ett funktionsförslag fastställer inte självständigt att en extern åtgärd lyckades.\n\nDet ursprungliga modellkortet anger 1M kontext och 64K textutdata, medan den exakta API-tabellen anger 1,048,576 indatatoken och 65,536 utdatatoken. Ett svarstak omfattar tänkandetoken, så ett alltför lågt tak kan lämna det slutliga svaret avklippt eller tomt. Begär en artefakt anpassad till utdatautrymmet och använd resonemangsbudgeten för att vägleda arbetsinsatsen. Cachelagring, batch samt Flex- och Priority-bearbetning dokumenteras för tillverkarens profil. Behåll objektidentifierare när flera oberoende poster förbereds.\n\nDen stabila utgåvan förblir separat från Flash Preview-varianter och senare Gemini 3-modeller. Dess kort listar möjliga hallucinationer, begränsningar i kausal förståelse och komplext logiskt eller kontrafaktiskt resonemang samt en kunskapsgräns i januari 2025. Tillhandahåll aktuella belägg när en uppgift beror på nyare information. Kontrollera beräkningar, extraherade värden, transkriptioner och föreslagen kod mot den faktiska källan eller exekveringsresultatet. Hybridtänkande är användbart när det stödjer det konkreta resultatet snarare än blir en ersättning för att granska det.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "7ef78b6eb346103ff354a9766b964f362fbda55cbaa009ee05dc88f834e0a62b", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "sv", "methods": [ { "html": "google/gemini-2.5-flash:batchGemini 2.5 Flash är Googles stabila hybridmodell för resonemang, multimodal analys och agentuppgifter. Dess dynamiska tänkandebudget kan ställas in från 0 till 24,576 token, inklusive ett avstängt läge. Text, bilder, ljud, video och dokument blir text eller strukturerade resultat, med en dokumenterad indatagräns på 1,048,576 token.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Gemini 2.5 Flash är Googles stabila hybridprofil för resonemang, mångsidigt multimodalt arbete och agentbaserad verktygsanvändning. Den erbjuder svar med och utan tänkande för storskaliga multimodala uppgifter som behöver olika nivåer av resonemang. Text, bilder, ljud och video bidrar till ett textsvar. Dokumentindata beskrivs också i Googles modellspecifika molnprofil. Ett användbart resultat kan vara en dokumentjämförelse, ett tolkat diagram, en transkription, kod eller en strukturerad post.
Utgåvans reglage för resonemang använder thinkingBudget. Dynamiskt tänkande är standard; inställningen -1 låter modellen anpassa resonemanget efter uppgiftens komplexitet. En uttrycklig budget kan sträcka sig från noll till 24,576 token, och noll stänger av tänkandet. Välj en budget som passar det faktiska problemet i stället för att tilldela samma arbetsinsats till en enkel kategorisering och en analys med flera villkor. Guiden behandlar budgeten som vägledning, och det ursprungliga kortet påpekar att efterlevnaden kanske inte är exakt.
För en dokument- eller datauppgift ska du definiera frågan, obligatoriska fält och det underlag som ska följa med resultatet. Vid en kravjämförelse kan du jämföra två specifikationer och returnera det ändrade kravet, dess källpassage och påverkan på ett angivet arbetsflöde. Strukturerad utdata är användbar när varje iakttagelse behöver samma postform. Om källan ger flera möjliga värden eller lämnar ett fält öppet ska osäkerheten bevaras i stället för att ett enda rimligt svar tvingas fram. Granska returnerade värden mot de tillhandahållna sidorna eller uppgifterna.
För visuellt material eller ljud ska du identifiera relevant objekt, etikett, händelse eller inspelningsavsnitt. Begär den texttyp som behövs: synliga värden från ett diagram, en händelsebeskrivning, en transkription eller en sammanfattning. Dessa artefakter är olika, och instruktionen ska säga vilken som ska produceras. Det gemensamma ursprungliga modellkortet omfattar Flash Image och Flash Audio som separat namngivna förmågor; deras genererade bild- och talutdata ingår inte i den här stabila textprofilen.
Googles exakta molnprofil dokumenterar PDF- och klartextindata med gränssnittsspecifika gränser: 50 MB per PDF som importeras genom API:t och upp till 3,000 sidor per fil, med en gräns på 7 MB för klartextfiler. Profilen beskriver också ungefär 45 minuter video med ljud eller en timme utan ljud, samt ungefär 8.4 timmar ljud inom indatabudgeten på en miljon token. Det är de angivna begränsningarna för molngränssnittet, skilda från modellens allmänna tokenfönster. Förbered relevant avsnitt och källformat i stället för att anta att varje filtyp eller uppladdningsväg har samma gräns.
Den exakta Gemini API-tabellen listar funktionsanrop, kodexekvering, filsökning, sökförankring, Maps-förankring, URL-kontext och strukturerad utdata. Definiera varje funktions roll och parameterform och fortsätt från det faktiska returnerade resultatet. En modell kan begära en åtgärd medan den anslutna applikationen utför den. Bevara nödvändig kontext med thought signatures när en resonemangsuppgift fortsätter i det tillståndslösa gränssnittet. Ett strukturerat svar eller ett funktionsförslag fastställer inte självständigt att en extern åtgärd lyckades.
Det ursprungliga modellkortet anger 1M kontext och 64K textutdata, medan den exakta API-tabellen anger 1,048,576 indatatoken och 65,536 utdatatoken. Ett svarstak omfattar tänkandetoken, så ett alltför lågt tak kan lämna det slutliga svaret avklippt eller tomt. Begär en artefakt anpassad till utdatautrymmet och använd resonemangsbudgeten för att vägleda arbetsinsatsen. Cachelagring, batch samt Flex- och Priority-bearbetning dokumenteras för tillverkarens profil. Behåll objektidentifierare när flera oberoende poster förbereds.
Den stabila utgåvan förblir separat från Flash Preview-varianter och senare Gemini 3-modeller. Dess kort listar möjliga hallucinationer, begränsningar i kausal förståelse och komplext logiskt eller kontrafaktiskt resonemang samt en kunskapsgräns i januari 2025. Tillhandahåll aktuella belägg när en uppgift beror på nyare information. Kontrollera beräkningar, extraherade värden, transkriptioner och föreslagen kod mot den faktiska källan eller exekveringsresultatet. Hybridtänkande är användbart när det stödjer det konkreta resultatet snarare än blir en ersättning för att granska det.
POST /v1/batchestexttext| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältendpoint | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser /v1/chat/completions | Standard— |
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser google/gemini-2.5-flash:batch | Standard— |
Fältrequests | Typbatch_item[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minsta antal objekt: 1 | Standard— |
Fältrequests[].custom_id | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältrequests[].body.messages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältcompletion_window | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser 24h | Standard— |
Fältprovider | Typobject|null | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalendpoint, model, requests |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parameterrepresentation | AvtalInbäddade requests[]; varje objekt har custom_id och body |
Parameterrequest_endpoint_profile | Avtal/v1/chat/completions |
Parameterfile_material | AvtalDen anropande klienten kan läsa in faktiska UTF-8 JSONL-data lokalt i requests[]. Inget uppladdningssyfte, input_file_id eller någon filreferens används. Om kundmaterial saknas eller är tomt avbryts förberedelserna före POST. |
Parameterserialization_order | Avtalendpoint, model, provider (om angivet), completion_window (om angivet), requests sist |
Parameteroptional_controls | Avtalprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parameterschema_scope | AvtalFörfrågningskroppar för Text Chat Completions i det dokumenterade inbäddade Batch-formatet. |
Livscykel: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · Det faktiska response.id från det ursprungliga skapandesvaret; samma användare/nyckel/grupp
Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.
Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.
| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Avgift |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.0003 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.0025 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.00006 / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
| KonfigurationNivå 1 för förfrågans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.0003 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.0025 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.00006 / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nbody=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"google/gemini-2.5-flash:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')\nPath("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.request import Request, urlopen\n\ndef prepare_requests(customer_path):\n path = Path(customer_path)\n if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")\n items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]\n if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")\n ids = set()\n for item in items:\n if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")\n cid = item["custom_id"]\n if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")\n ids.add(cid)\n if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"google/gemini-2.5-flash:batch", "requests":items}\n\nif __name__ == "__main__":\n material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")\n if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")\n body = prepare_requests(material)\n key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")\n if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")\n request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")\n with urlopen(request) as response:\n raw = response.read()\n Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)\n print(raw.decode("utf-8"))\nJSON i inbäddade results[].response.body
GET /v1/batches/{operation_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nBATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import quote\nresponse = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))\noperation = response.get("id")\nif not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")\nprint(quote(operation, safe=""))\nPY_ID\n)"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json\nBehåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll varje resultat, svars- och felkropp, val och sammanlagd förbrukning.
Behåll det ursprungliga operations-ID:t. Vid 503 result_pending_check gäller X-Should-Retry:false; skicka aldrig om en ursprunglig batch med okänt utfall.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältresults[].custom_id | Typstring |
Fältresults[].response.body.choices[].message.content | Typstring|null |
Fältresults[].error | Typobject|null |
Fältusage | Typobject|null |
Ailoot Ultra google/gemini-2.5-flash:batch
Använd metodsökvägarna som visas ovan.