Gemini 3 Flash Preview är en resonemangsmodell från Google för multimodal förståelse, programmering och agentuppgifter. Den tar emot text, bilder, video, ljud och PDF och returnerar text. En förfrågan kan därför förena skriftliga instruktioner, källfiler, visuella observationer och samtalshistorik kring ett enda problem. Resultatet kan vara en förklaring, ett kodförslag, extraherade data eller en plan som förankras i materialet, snarare än en genererad bild eller ett talat svar.
Det exakta modellkortet anger en indatagräns på 1,048,576 token och en utdatagräns på 65,536 token. Planera källmaterial och resultat var för sig: ett långt utdrag ur ett kodarkiv, en dokumentsamling eller en inspelning får bara plats om dess bearbetade representation och instruktionerna ryms i indatabudgeten, och svaret behöver fortfarande ett eget tilldelat utrymme. Märk relaterade källor och identifiera vilket material som är styrande. För en lång prompt rekommenderar utvecklarguiden att den specifika frågan placeras efter data och uttryckligen knyts till föregående information.
Tänkandet är dynamiskt, med high som dokumenterad standard för modellen. De stödda nivåerna är minimal, low, medium och high. De är relativa utrymmen för resonemang snarare än garanterade tokenantal. Minimal kan fortfarande innebära ett visst resonemang vid ett svårt programmeringsproblem. Välj nivå efter uppgiften: en kort omvandling och ett felsökningsproblem med flera villkor behöver olika behandling. Använd direkta, tydliga instruktioner i stället för att tvinga in omfattande resonemangsritualer i prompten; begär den slutliga artefakten och kontrollerna som gör den användbar.
Tillverkarens kort listar strukturerad utdata, funktionsanrop, kodexekvering, datoranvändning, filsökning, sökförankring, Google Maps-förankring, URL-kontext och cachelagring. Inbyggda verktyg kan kombineras med anpassade funktionsanrop i det dokumenterade Gemini 3-flödet. En applikation definierar funktionerna, kontrollerar deras argument, utför accepterade åtgärder och skickar tillbaka resultaten. För en kodassistent kan ett filläsningsverktyg eller en kontrollerad testkörare ge konkreta belägg för nästa steg. En föreslagen åtgärd och ett observerat verktygsresultat ska förbli åtskilda i slutrapporten.
För programmering ska du tillhandahålla relevanta filer, språk, förväntat beteende och indata som visar problemet. Avgränsa ändringens omfattning och namnge det gränssnitt eller beteende som måste behållas. Begär en reviderad implementation och de fall som bör kontrolleras. För en analytisk dokumentuppgift ska du definiera frågan, obligatoriska fält och källhänvisningar. Om strukturerad utdata används ska du tillhandahålla ett schema med tydliga fältbetydelser och regler för saknade värden. Validera både syntaxen och om varje värde följer av originalmaterialet.
För multimodal analys ska du identifiera vad som är viktigt i varje källa. En skärmbild kan stödja en gränssnittsförklaring, en PDF kan tillhandahålla en tabell eller ett diagram och en inspelning kan innehålla talade eller synliga händelser. Utvecklarguiden diskuterar reglage för medieupplösning eftersom detaljnivån förändrar den bearbetade representationen och tokenanvändningen. Tillverkarens kodexekveringsflöde kan beskära eller zooma i tillhandahållna bilder, göra beräkningar från visuella data och lägga till annoteringar innan modellen förbereder sitt svar. Läsbar liten text kan kräva en annan inställning än en övergripande scenbeskrivning. Behåll relevant sida, bild eller klipp tillgängligt så att observationer kan kontrolleras, i stället för att behandla en flytande sammanfattning som belägg för att varje detalj lästes korrekt.
Samtals- och verktygstillstånd behöver bevaras i det valda gränssnittet. Gemini 3 använder thought signatures för att föra resonemangskontext mellan anrop; utvecklarguiden skiljer hanterad tillståndsbevarande historik från manuellt hanterad tillståndslös historik. Bevara nödvändig kontext när en verktygsuppgift fortsätter eller ett resultat revideras. Google rekommenderar också att standardvärdet 1.0 för temperature behålls i stället för att en metod med låg temperatur importeras, eftersom den kan orsaka loopar eller försämrat beteende vid komplexa uppgifter. Detta är integrationspraxis från tillverkaren, inte nya påståenden om någon specifik applikations transport.
Textmodellen anger inte stöd för bild- eller ljudgenerering eller Live API. Guiden skiljer också visuell förståelse från bildsegmentering på pixelnivå, vilket inte är en stödd förmåga i Gemini 3 Flash. Använd ett lämpligt slutresultat för den faktiska uppgiften: källanknutna observationer, en strukturerad post, en kodändring eller ett beslut med angivna antaganden. Kontrollera aritmetik, verifiera kod i den avsedda miljön och granska returnerad verktygsinformation. När aktuella fakta är viktiga ska konfigurerade förankringskällor eller tillhandahållna aktuella data användas i stället för att anta att modellkunskapen är en levande databas.
", "aboutText": "Gemini 3 Flash Preview är en resonemangsmodell från Google för multimodal förståelse, programmering och agentuppgifter. Den tar emot text, bilder, video, ljud och PDF och returnerar text. En förfrågan kan därför förena skriftliga instruktioner, källfiler, visuella observationer och samtalshistorik kring ett enda problem. Resultatet kan vara en förklaring, ett kodförslag, extraherade data eller en plan som förankras i materialet, snarare än en genererad bild eller ett talat svar.\n\nDet exakta modellkortet anger en indatagräns på 1,048,576 token och en utdatagräns på 65,536 token. Planera källmaterial och resultat var för sig: ett långt utdrag ur ett kodarkiv, en dokumentsamling eller en inspelning får bara plats om dess bearbetade representation och instruktionerna ryms i indatabudgeten, och svaret behöver fortfarande ett eget tilldelat utrymme. Märk relaterade källor och identifiera vilket material som är styrande. För en lång prompt rekommenderar utvecklarguiden att den specifika frågan placeras efter data och uttryckligen knyts till föregående information.\n\nTänkandet är dynamiskt, med high som dokumenterad standard för modellen. De stödda nivåerna är minimal, low, medium och high. De är relativa utrymmen för resonemang snarare än garanterade tokenantal. Minimal kan fortfarande innebära ett visst resonemang vid ett svårt programmeringsproblem. Välj nivå efter uppgiften: en kort omvandling och ett felsökningsproblem med flera villkor behöver olika behandling. Använd direkta, tydliga instruktioner i stället för att tvinga in omfattande resonemangsritualer i prompten; begär den slutliga artefakten och kontrollerna som gör den användbar.\n\nTillverkarens kort listar strukturerad utdata, funktionsanrop, kodexekvering, datoranvändning, filsökning, sökförankring, Google Maps-förankring, URL-kontext och cachelagring. Inbyggda verktyg kan kombineras med anpassade funktionsanrop i det dokumenterade Gemini 3-flödet. En applikation definierar funktionerna, kontrollerar deras argument, utför accepterade åtgärder och skickar tillbaka resultaten. För en kodassistent kan ett filläsningsverktyg eller en kontrollerad testkörare ge konkreta belägg för nästa steg. En föreslagen åtgärd och ett observerat verktygsresultat ska förbli åtskilda i slutrapporten.\n\nFör programmering ska du tillhandahålla relevanta filer, språk, förväntat beteende och indata som visar problemet. Avgränsa ändringens omfattning och namnge det gränssnitt eller beteende som måste behållas. Begär en reviderad implementation och de fall som bör kontrolleras. För en analytisk dokumentuppgift ska du definiera frågan, obligatoriska fält och källhänvisningar. Om strukturerad utdata används ska du tillhandahålla ett schema med tydliga fältbetydelser och regler för saknade värden. Validera både syntaxen och om varje värde följer av originalmaterialet.\n\nFör multimodal analys ska du identifiera vad som är viktigt i varje källa. En skärmbild kan stödja en gränssnittsförklaring, en PDF kan tillhandahålla en tabell eller ett diagram och en inspelning kan innehålla talade eller synliga händelser. Utvecklarguiden diskuterar reglage för medieupplösning eftersom detaljnivån förändrar den bearbetade representationen och tokenanvändningen. Tillverkarens kodexekveringsflöde kan beskära eller zooma i tillhandahållna bilder, göra beräkningar från visuella data och lägga till annoteringar innan modellen förbereder sitt svar. Läsbar liten text kan kräva en annan inställning än en övergripande scenbeskrivning. Behåll relevant sida, bild eller klipp tillgängligt så att observationer kan kontrolleras, i stället för att behandla en flytande sammanfattning som belägg för att varje detalj lästes korrekt.\n\nSamtals- och verktygstillstånd behöver bevaras i det valda gränssnittet. Gemini 3 använder thought signatures för att föra resonemangskontext mellan anrop; utvecklarguiden skiljer hanterad tillståndsbevarande historik från manuellt hanterad tillståndslös historik. Bevara nödvändig kontext när en verktygsuppgift fortsätter eller ett resultat revideras. Google rekommenderar också att standardvärdet 1.0 för temperature behålls i stället för att en metod med låg temperatur importeras, eftersom den kan orsaka loopar eller försämrat beteende vid komplexa uppgifter. Detta är integrationspraxis från tillverkaren, inte nya påståenden om någon specifik applikations transport.\n\nTextmodellen anger inte stöd för bild- eller ljudgenerering eller Live API. Guiden skiljer också visuell förståelse från bildsegmentering på pixelnivå, vilket inte är en stödd förmåga i Gemini 3 Flash. Använd ett lämpligt slutresultat för den faktiska uppgiften: källanknutna observationer, en strukturerad post, en kodändring eller ett beslut med angivna antaganden. Kontrollera aritmetik, verifiera kod i den avsedda miljön och granska returnerad verktygsinformation. När aktuella fakta är viktiga ska konfigurerade förankringskällor eller tillhandahållna aktuella data användas i stället för att anta att modellkunskapen är en levande databas.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tekniskt exempel på engelska
Keep a sorting helper immutable\n\nFix this JavaScript helper so it returns users sorted by name without changing the input array: function sortedUsers(users) { return users.sort((a,b) => a.name.localeCompare(b.name)); }. Preserve each user object. Return the revised function and tests for alphabetical order, an empty array and the unchanged original array.A revised function and three small test examples covering sorting and non-mutation.Check that the returned array is a different array and the original sequence is unchanged after the call.gemini-3-flash-previewGemini 3 Flash Preview kombinerar multimodal förståelse och resonemang med textutdata. Den stödjer kod-, dokument- och visuell analys, strukturerade resultat och verktygsinriktade arbetsflöden, med fyra dokumenterade tänkandenivåer för val av analysdjup.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Gemini 3 Flash Preview är en resonemangsmodell från Google för multimodal förståelse, programmering och agentuppgifter. Den tar emot text, bilder, video, ljud och PDF och returnerar text. En förfrågan kan därför förena skriftliga instruktioner, källfiler, visuella observationer och samtalshistorik kring ett enda problem. Resultatet kan vara en förklaring, ett kodförslag, extraherade data eller en plan som förankras i materialet, snarare än en genererad bild eller ett talat svar.
Det exakta modellkortet anger en indatagräns på 1,048,576 token och en utdatagräns på 65,536 token. Planera källmaterial och resultat var för sig: ett långt utdrag ur ett kodarkiv, en dokumentsamling eller en inspelning får bara plats om dess bearbetade representation och instruktionerna ryms i indatabudgeten, och svaret behöver fortfarande ett eget tilldelat utrymme. Märk relaterade källor och identifiera vilket material som är styrande. För en lång prompt rekommenderar utvecklarguiden att den specifika frågan placeras efter data och uttryckligen knyts till föregående information.
Tänkandet är dynamiskt, med high som dokumenterad standard för modellen. De stödda nivåerna är minimal, low, medium och high. De är relativa utrymmen för resonemang snarare än garanterade tokenantal. Minimal kan fortfarande innebära ett visst resonemang vid ett svårt programmeringsproblem. Välj nivå efter uppgiften: en kort omvandling och ett felsökningsproblem med flera villkor behöver olika behandling. Använd direkta, tydliga instruktioner i stället för att tvinga in omfattande resonemangsritualer i prompten; begär den slutliga artefakten och kontrollerna som gör den användbar.
Tillverkarens kort listar strukturerad utdata, funktionsanrop, kodexekvering, datoranvändning, filsökning, sökförankring, Google Maps-förankring, URL-kontext och cachelagring. Inbyggda verktyg kan kombineras med anpassade funktionsanrop i det dokumenterade Gemini 3-flödet. En applikation definierar funktionerna, kontrollerar deras argument, utför accepterade åtgärder och skickar tillbaka resultaten. För en kodassistent kan ett filläsningsverktyg eller en kontrollerad testkörare ge konkreta belägg för nästa steg. En föreslagen åtgärd och ett observerat verktygsresultat ska förbli åtskilda i slutrapporten.
För programmering ska du tillhandahålla relevanta filer, språk, förväntat beteende och indata som visar problemet. Avgränsa ändringens omfattning och namnge det gränssnitt eller beteende som måste behållas. Begär en reviderad implementation och de fall som bör kontrolleras. För en analytisk dokumentuppgift ska du definiera frågan, obligatoriska fält och källhänvisningar. Om strukturerad utdata används ska du tillhandahålla ett schema med tydliga fältbetydelser och regler för saknade värden. Validera både syntaxen och om varje värde följer av originalmaterialet.
För multimodal analys ska du identifiera vad som är viktigt i varje källa. En skärmbild kan stödja en gränssnittsförklaring, en PDF kan tillhandahålla en tabell eller ett diagram och en inspelning kan innehålla talade eller synliga händelser. Utvecklarguiden diskuterar reglage för medieupplösning eftersom detaljnivån förändrar den bearbetade representationen och tokenanvändningen. Tillverkarens kodexekveringsflöde kan beskära eller zooma i tillhandahållna bilder, göra beräkningar från visuella data och lägga till annoteringar innan modellen förbereder sitt svar. Läsbar liten text kan kräva en annan inställning än en övergripande scenbeskrivning. Behåll relevant sida, bild eller klipp tillgängligt så att observationer kan kontrolleras, i stället för att behandla en flytande sammanfattning som belägg för att varje detalj lästes korrekt.
Samtals- och verktygstillstånd behöver bevaras i det valda gränssnittet. Gemini 3 använder thought signatures för att föra resonemangskontext mellan anrop; utvecklarguiden skiljer hanterad tillståndsbevarande historik från manuellt hanterad tillståndslös historik. Bevara nödvändig kontext när en verktygsuppgift fortsätter eller ett resultat revideras. Google rekommenderar också att standardvärdet 1.0 för temperature behålls i stället för att en metod med låg temperatur importeras, eftersom den kan orsaka loopar eller försämrat beteende vid komplexa uppgifter. Detta är integrationspraxis från tillverkaren, inte nya påståenden om någon specifik applikations transport.
Textmodellen anger inte stöd för bild- eller ljudgenerering eller Live API. Guiden skiljer också visuell förståelse från bildsegmentering på pixelnivå, vilket inte är en stödd förmåga i Gemini 3 Flash. Använd ett lämpligt slutresultat för den faktiska uppgiften: källanknutna observationer, en strukturerad post, en kodändring eller ett beslut med angivna antaganden. Kontrollera aritmetik, verifiera kod i den avsedda miljön och granska returnerad verktygsinformation. När aktuella fakta är viktiga ska konfigurerade förankringskällor eller tillhandahållna aktuella data användas i stället för att anta att modellkunskapen är en levande databas.
POST /v1/chat/completionstexttext| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser gemini-3-flash-preview | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minsta antal objekt: 1 | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: Textsamtal | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Text · UTF8-text
messages[].content
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parametermessages | Avtalmeddelandearray med strukturen role/content |
Parameterfile_material | Avtaldet faktiska UTF-8-dokumentet infogat som bokstavlig text; inget fil-ID härleds |
Parameteroptional_controls | Avtalstream |
Parametercontrol_scope | AvtalTextsamtal; stream är ett booleskt värde och har false som standard. |
Parameteroutput_modalities | Avtaltext |
Parameterhosted_operations | Avtalfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Avtalnull |
Metodalias: /chat/completions
Livscykel: synchronous_or_streamed
Skicka det exakta modell-ID:t tillsammans med messages.
Kontextlängden är inte en utdatagräns.
En textfil kan tillhandahålla bokstavlig text; bild-/ljud-/filobjektsindata kräver exakt bindning.
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 $0.001 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.006 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.0001 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.0001666666666666666 / 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 $0.001 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.006 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.0001 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.0001666666666666666 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"gemini-3-flash-preview","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\n\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/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -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\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model="gemini-3-flash-preview", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\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(result.to_dict(mode="json"))\njson eller SSE
Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll varje svarsalternativ och dess innehåll/verktygsanrop/resonemang. Sätt i SSE samman deltauppdateringar efter svarsalternativets/verktygets index och behåll den slutliga avslutsorsaken och användningsuppgifterna.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältchoices[].index | Typinteger |
Fältchoices[].message.content | Typstring|null |
Fältchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Fältchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Fältchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Fältchoices[].finish_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 Ultra gemini-3-flash-preview, google/gemini-3-flash-preview
/chat/completions
gemini-3-flash-previewGemini 3 Flash Preview kombinerar multimodal förståelse och resonemang med textutdata. Den stödjer kod-, dokument- och visuell analys, strukturerade resultat och verktygsinriktade arbetsflöden, med fyra dokumenterade tänkandenivåer för val av analysdjup.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Gemini 3 Flash Preview är en resonemangsmodell från Google för multimodal förståelse, programmering och agentuppgifter. Den tar emot text, bilder, video, ljud och PDF och returnerar text. En förfrågan kan därför förena skriftliga instruktioner, källfiler, visuella observationer och samtalshistorik kring ett enda problem. Resultatet kan vara en förklaring, ett kodförslag, extraherade data eller en plan som förankras i materialet, snarare än en genererad bild eller ett talat svar.
Det exakta modellkortet anger en indatagräns på 1,048,576 token och en utdatagräns på 65,536 token. Planera källmaterial och resultat var för sig: ett långt utdrag ur ett kodarkiv, en dokumentsamling eller en inspelning får bara plats om dess bearbetade representation och instruktionerna ryms i indatabudgeten, och svaret behöver fortfarande ett eget tilldelat utrymme. Märk relaterade källor och identifiera vilket material som är styrande. För en lång prompt rekommenderar utvecklarguiden att den specifika frågan placeras efter data och uttryckligen knyts till föregående information.
Tänkandet är dynamiskt, med high som dokumenterad standard för modellen. De stödda nivåerna är minimal, low, medium och high. De är relativa utrymmen för resonemang snarare än garanterade tokenantal. Minimal kan fortfarande innebära ett visst resonemang vid ett svårt programmeringsproblem. Välj nivå efter uppgiften: en kort omvandling och ett felsökningsproblem med flera villkor behöver olika behandling. Använd direkta, tydliga instruktioner i stället för att tvinga in omfattande resonemangsritualer i prompten; begär den slutliga artefakten och kontrollerna som gör den användbar.
Tillverkarens kort listar strukturerad utdata, funktionsanrop, kodexekvering, datoranvändning, filsökning, sökförankring, Google Maps-förankring, URL-kontext och cachelagring. Inbyggda verktyg kan kombineras med anpassade funktionsanrop i det dokumenterade Gemini 3-flödet. En applikation definierar funktionerna, kontrollerar deras argument, utför accepterade åtgärder och skickar tillbaka resultaten. För en kodassistent kan ett filläsningsverktyg eller en kontrollerad testkörare ge konkreta belägg för nästa steg. En föreslagen åtgärd och ett observerat verktygsresultat ska förbli åtskilda i slutrapporten.
För programmering ska du tillhandahålla relevanta filer, språk, förväntat beteende och indata som visar problemet. Avgränsa ändringens omfattning och namnge det gränssnitt eller beteende som måste behållas. Begär en reviderad implementation och de fall som bör kontrolleras. För en analytisk dokumentuppgift ska du definiera frågan, obligatoriska fält och källhänvisningar. Om strukturerad utdata används ska du tillhandahålla ett schema med tydliga fältbetydelser och regler för saknade värden. Validera både syntaxen och om varje värde följer av originalmaterialet.
För multimodal analys ska du identifiera vad som är viktigt i varje källa. En skärmbild kan stödja en gränssnittsförklaring, en PDF kan tillhandahålla en tabell eller ett diagram och en inspelning kan innehålla talade eller synliga händelser. Utvecklarguiden diskuterar reglage för medieupplösning eftersom detaljnivån förändrar den bearbetade representationen och tokenanvändningen. Tillverkarens kodexekveringsflöde kan beskära eller zooma i tillhandahållna bilder, göra beräkningar från visuella data och lägga till annoteringar innan modellen förbereder sitt svar. Läsbar liten text kan kräva en annan inställning än en övergripande scenbeskrivning. Behåll relevant sida, bild eller klipp tillgängligt så att observationer kan kontrolleras, i stället för att behandla en flytande sammanfattning som belägg för att varje detalj lästes korrekt.
Samtals- och verktygstillstånd behöver bevaras i det valda gränssnittet. Gemini 3 använder thought signatures för att föra resonemangskontext mellan anrop; utvecklarguiden skiljer hanterad tillståndsbevarande historik från manuellt hanterad tillståndslös historik. Bevara nödvändig kontext när en verktygsuppgift fortsätter eller ett resultat revideras. Google rekommenderar också att standardvärdet 1.0 för temperature behålls i stället för att en metod med låg temperatur importeras, eftersom den kan orsaka loopar eller försämrat beteende vid komplexa uppgifter. Detta är integrationspraxis från tillverkaren, inte nya påståenden om någon specifik applikations transport.
Textmodellen anger inte stöd för bild- eller ljudgenerering eller Live API. Guiden skiljer också visuell förståelse från bildsegmentering på pixelnivå, vilket inte är en stödd förmåga i Gemini 3 Flash. Använd ett lämpligt slutresultat för den faktiska uppgiften: källanknutna observationer, en strukturerad post, en kodändring eller ett beslut med angivna antaganden. Kontrollera aritmetik, verifiera kod i den avsedda miljön och granska returnerad verktygsinformation. När aktuella fakta är viktiga ska konfigurerade förankringskällor eller tillhandahållna aktuella data användas i stället för att anta att modellkunskapen är en levande databas.
POST /v1/messagestextjson, sse| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser gemini-3-flash-preview | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser user, assistant | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Text · UTF-8-text
sträng i messages[].content
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Avtalstream |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parametertext_file_material | AvtalLäs det faktiska UTF-8-dokumentet och placera texten i det angivna input-fältet eller i strängen för meddelandets innehåll. |
Livscykel: synchronous_or_streamed
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 $0.001 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.006 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.0001 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.0001666666666666666 / 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 $0.001 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.006 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.0001 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.0001666666666666666 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
{\n "model": "gemini-3-flash-preview",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gemini-3-flash-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\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\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gemini-3-flash-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\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 Ultra gemini-3-flash-preview, google/gemini-3-flash-preview
/chat/completions
google/gemini-3-flash-previewGemini 3 Flash Preview kombinerar multimodal förståelse och resonemang med textutdata. Den stödjer kod-, dokument- och visuell analys, strukturerade resultat och verktygsinriktade arbetsflöden, med fyra dokumenterade tänkandenivåer för val av analysdjup.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Gemini 3 Flash Preview är en resonemangsmodell från Google för multimodal förståelse, programmering och agentuppgifter. Den tar emot text, bilder, video, ljud och PDF och returnerar text. En förfrågan kan därför förena skriftliga instruktioner, källfiler, visuella observationer och samtalshistorik kring ett enda problem. Resultatet kan vara en förklaring, ett kodförslag, extraherade data eller en plan som förankras i materialet, snarare än en genererad bild eller ett talat svar.
Det exakta modellkortet anger en indatagräns på 1,048,576 token och en utdatagräns på 65,536 token. Planera källmaterial och resultat var för sig: ett långt utdrag ur ett kodarkiv, en dokumentsamling eller en inspelning får bara plats om dess bearbetade representation och instruktionerna ryms i indatabudgeten, och svaret behöver fortfarande ett eget tilldelat utrymme. Märk relaterade källor och identifiera vilket material som är styrande. För en lång prompt rekommenderar utvecklarguiden att den specifika frågan placeras efter data och uttryckligen knyts till föregående information.
Tänkandet är dynamiskt, med high som dokumenterad standard för modellen. De stödda nivåerna är minimal, low, medium och high. De är relativa utrymmen för resonemang snarare än garanterade tokenantal. Minimal kan fortfarande innebära ett visst resonemang vid ett svårt programmeringsproblem. Välj nivå efter uppgiften: en kort omvandling och ett felsökningsproblem med flera villkor behöver olika behandling. Använd direkta, tydliga instruktioner i stället för att tvinga in omfattande resonemangsritualer i prompten; begär den slutliga artefakten och kontrollerna som gör den användbar.
Tillverkarens kort listar strukturerad utdata, funktionsanrop, kodexekvering, datoranvändning, filsökning, sökförankring, Google Maps-förankring, URL-kontext och cachelagring. Inbyggda verktyg kan kombineras med anpassade funktionsanrop i det dokumenterade Gemini 3-flödet. En applikation definierar funktionerna, kontrollerar deras argument, utför accepterade åtgärder och skickar tillbaka resultaten. För en kodassistent kan ett filläsningsverktyg eller en kontrollerad testkörare ge konkreta belägg för nästa steg. En föreslagen åtgärd och ett observerat verktygsresultat ska förbli åtskilda i slutrapporten.
För programmering ska du tillhandahålla relevanta filer, språk, förväntat beteende och indata som visar problemet. Avgränsa ändringens omfattning och namnge det gränssnitt eller beteende som måste behållas. Begär en reviderad implementation och de fall som bör kontrolleras. För en analytisk dokumentuppgift ska du definiera frågan, obligatoriska fält och källhänvisningar. Om strukturerad utdata används ska du tillhandahålla ett schema med tydliga fältbetydelser och regler för saknade värden. Validera både syntaxen och om varje värde följer av originalmaterialet.
För multimodal analys ska du identifiera vad som är viktigt i varje källa. En skärmbild kan stödja en gränssnittsförklaring, en PDF kan tillhandahålla en tabell eller ett diagram och en inspelning kan innehålla talade eller synliga händelser. Utvecklarguiden diskuterar reglage för medieupplösning eftersom detaljnivån förändrar den bearbetade representationen och tokenanvändningen. Tillverkarens kodexekveringsflöde kan beskära eller zooma i tillhandahållna bilder, göra beräkningar från visuella data och lägga till annoteringar innan modellen förbereder sitt svar. Läsbar liten text kan kräva en annan inställning än en övergripande scenbeskrivning. Behåll relevant sida, bild eller klipp tillgängligt så att observationer kan kontrolleras, i stället för att behandla en flytande sammanfattning som belägg för att varje detalj lästes korrekt.
Samtals- och verktygstillstånd behöver bevaras i det valda gränssnittet. Gemini 3 använder thought signatures för att föra resonemangskontext mellan anrop; utvecklarguiden skiljer hanterad tillståndsbevarande historik från manuellt hanterad tillståndslös historik. Bevara nödvändig kontext när en verktygsuppgift fortsätter eller ett resultat revideras. Google rekommenderar också att standardvärdet 1.0 för temperature behålls i stället för att en metod med låg temperatur importeras, eftersom den kan orsaka loopar eller försämrat beteende vid komplexa uppgifter. Detta är integrationspraxis från tillverkaren, inte nya påståenden om någon specifik applikations transport.
Textmodellen anger inte stöd för bild- eller ljudgenerering eller Live API. Guiden skiljer också visuell förståelse från bildsegmentering på pixelnivå, vilket inte är en stödd förmåga i Gemini 3 Flash. Använd ett lämpligt slutresultat för den faktiska uppgiften: källanknutna observationer, en strukturerad post, en kodändring eller ett beslut med angivna antaganden. Kontrollera aritmetik, verifiera kod i den avsedda miljön och granska returnerad verktygsinformation. När aktuella fakta är viktiga ska konfigurerade förankringskällor eller tillhandahållna aktuella data användas i stället för att anta att modellkunskapen är en levande databas.
POST /v1/chat/completionstexttext| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser google/gemini-3-flash-preview | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minsta antal objekt: 1 | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Exempel: system, user, assistant, tool, function Villkor: Dessa roller representeras uttryckligen av källkodens kompatibilitetstyper; den exakta rolluppsättningen är fortfarande modellspecifik. Beror på modellen | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring|content_part[]|null | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].tool_calls | Typtool_call[] | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].tool_call_id | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: role=tool; använd det faktiska returnerade ID:t | Standard— |
Fältmessages[].name | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].reasoning_content | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: Skicka tillbaka det faktiska returnerade resonemanget när modellen använder det | Standard— |
Fältmessages[].reasoning_details | Typobject|array | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
Fältmax_completion_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Fältstream_options.include_usage | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttemperature | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttop_p | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältstop | Typstring|string[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools | Typfunction_tool[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].type | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser function Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].function.name | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Gäller när: verktyg av typen funktion har tillhandahållits | Standard— |
Fälttools[].function.description | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttools[].function.parameters | TypJSON_schema | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttool_choice | Typstring|object | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältparallel_tool_calls | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältresponse_format | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning_effort | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältservice_tier | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältinstructions | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Kompatibilitetsfält | Standard— |
Fältfunctions | Typfunction[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältfunction_call | Typstring|object | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältprompt_cache_options | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmodalities | Typstring[] | KravValfritt | Värden & gränser text | Standard— |
Fältprovider | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: provider.options avvisas på denna Ultra-textrutt | Standard— |
Fältcache_control.ttl | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: 1h avvisas på de faktiska platserna för promptcache | Standard— |
Text · UTF8-text
messages[].content
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parametermessages | Avtalmeddelandearray med strukturen role/content |
Parameterfile_material | Avtaldet faktiska UTF-8-dokumentet infogat som bokstavlig text; inget fil-ID härleds |
Parameteroptional_controls | Avtalstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Avtalmodellspecifikt; användarens funktionsverktyg skiljer sig från värdbaserade verktyg |
Parameteroutput_modalities | Avtaltext |
Parameterhosted_operations | Avtalfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Avtalnull |
Livscykel: synchronous_or_streamed
Skicka det exakta modell-ID:t tillsammans med messages.
Kontextlängden är inte en utdatagräns.
En textfil kan tillhandahålla bokstavlig text; bild-/ljud-/filobjektsindata kräver exakt bindning.
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 $0.001 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.006 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.0001 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.0001666666666666666 / 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 $0.001 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.006 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.0001 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.0001666666666666666 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemini-3-flash-preview", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\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/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -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\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='google/gemini-3-flash-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses 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(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\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=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",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.chat.completions.stream(model='google/gemini-3-flash-preview',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_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson eller SSE
Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll varje svarsalternativ och dess innehåll/verktygsanrop/resonemang. Sätt i SSE samman deltauppdateringar efter svarsalternativets/verktygets index och behåll den slutliga avslutsorsaken och användningsuppgifterna.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältchoices[].index | Typinteger |
Fältchoices[].message.content | Typstring|null |
Fältchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Fältchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Fältchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Fältchoices[].finish_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 Ultra gemini-3-flash-preview, google/gemini-3-flash-preview
/chat/completions
google/gemini-3-flash-previewGemini 3 Flash Preview kombinerar multimodal förståelse och resonemang med textutdata. Den stödjer kod-, dokument- och visuell analys, strukturerade resultat och verktygsinriktade arbetsflöden, med fyra dokumenterade tänkandenivåer för val av analysdjup.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Gemini 3 Flash Preview är en resonemangsmodell från Google för multimodal förståelse, programmering och agentuppgifter. Den tar emot text, bilder, video, ljud och PDF och returnerar text. En förfrågan kan därför förena skriftliga instruktioner, källfiler, visuella observationer och samtalshistorik kring ett enda problem. Resultatet kan vara en förklaring, ett kodförslag, extraherade data eller en plan som förankras i materialet, snarare än en genererad bild eller ett talat svar.
Det exakta modellkortet anger en indatagräns på 1,048,576 token och en utdatagräns på 65,536 token. Planera källmaterial och resultat var för sig: ett långt utdrag ur ett kodarkiv, en dokumentsamling eller en inspelning får bara plats om dess bearbetade representation och instruktionerna ryms i indatabudgeten, och svaret behöver fortfarande ett eget tilldelat utrymme. Märk relaterade källor och identifiera vilket material som är styrande. För en lång prompt rekommenderar utvecklarguiden att den specifika frågan placeras efter data och uttryckligen knyts till föregående information.
Tänkandet är dynamiskt, med high som dokumenterad standard för modellen. De stödda nivåerna är minimal, low, medium och high. De är relativa utrymmen för resonemang snarare än garanterade tokenantal. Minimal kan fortfarande innebära ett visst resonemang vid ett svårt programmeringsproblem. Välj nivå efter uppgiften: en kort omvandling och ett felsökningsproblem med flera villkor behöver olika behandling. Använd direkta, tydliga instruktioner i stället för att tvinga in omfattande resonemangsritualer i prompten; begär den slutliga artefakten och kontrollerna som gör den användbar.
Tillverkarens kort listar strukturerad utdata, funktionsanrop, kodexekvering, datoranvändning, filsökning, sökförankring, Google Maps-förankring, URL-kontext och cachelagring. Inbyggda verktyg kan kombineras med anpassade funktionsanrop i det dokumenterade Gemini 3-flödet. En applikation definierar funktionerna, kontrollerar deras argument, utför accepterade åtgärder och skickar tillbaka resultaten. För en kodassistent kan ett filläsningsverktyg eller en kontrollerad testkörare ge konkreta belägg för nästa steg. En föreslagen åtgärd och ett observerat verktygsresultat ska förbli åtskilda i slutrapporten.
För programmering ska du tillhandahålla relevanta filer, språk, förväntat beteende och indata som visar problemet. Avgränsa ändringens omfattning och namnge det gränssnitt eller beteende som måste behållas. Begär en reviderad implementation och de fall som bör kontrolleras. För en analytisk dokumentuppgift ska du definiera frågan, obligatoriska fält och källhänvisningar. Om strukturerad utdata används ska du tillhandahålla ett schema med tydliga fältbetydelser och regler för saknade värden. Validera både syntaxen och om varje värde följer av originalmaterialet.
För multimodal analys ska du identifiera vad som är viktigt i varje källa. En skärmbild kan stödja en gränssnittsförklaring, en PDF kan tillhandahålla en tabell eller ett diagram och en inspelning kan innehålla talade eller synliga händelser. Utvecklarguiden diskuterar reglage för medieupplösning eftersom detaljnivån förändrar den bearbetade representationen och tokenanvändningen. Tillverkarens kodexekveringsflöde kan beskära eller zooma i tillhandahållna bilder, göra beräkningar från visuella data och lägga till annoteringar innan modellen förbereder sitt svar. Läsbar liten text kan kräva en annan inställning än en övergripande scenbeskrivning. Behåll relevant sida, bild eller klipp tillgängligt så att observationer kan kontrolleras, i stället för att behandla en flytande sammanfattning som belägg för att varje detalj lästes korrekt.
Samtals- och verktygstillstånd behöver bevaras i det valda gränssnittet. Gemini 3 använder thought signatures för att föra resonemangskontext mellan anrop; utvecklarguiden skiljer hanterad tillståndsbevarande historik från manuellt hanterad tillståndslös historik. Bevara nödvändig kontext när en verktygsuppgift fortsätter eller ett resultat revideras. Google rekommenderar också att standardvärdet 1.0 för temperature behålls i stället för att en metod med låg temperatur importeras, eftersom den kan orsaka loopar eller försämrat beteende vid komplexa uppgifter. Detta är integrationspraxis från tillverkaren, inte nya påståenden om någon specifik applikations transport.
Textmodellen anger inte stöd för bild- eller ljudgenerering eller Live API. Guiden skiljer också visuell förståelse från bildsegmentering på pixelnivå, vilket inte är en stödd förmåga i Gemini 3 Flash. Använd ett lämpligt slutresultat för den faktiska uppgiften: källanknutna observationer, en strukturerad post, en kodändring eller ett beslut med angivna antaganden. Kontrollera aritmetik, verifiera kod i den avsedda miljön och granska returnerad verktygsinformation. När aktuella fakta är viktiga ska konfigurerade förankringskällor eller tillhandahållna aktuella data användas i stället för att anta att modellkunskapen är en levande databas.
POST /v1/messagestextjson, sse| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser google/gemini-3-flash-preview | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser user, assistant | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Text · UTF-8-text
sträng i messages[].content
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Avtalstream |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parametertext_file_material | AvtalLäs det faktiska UTF-8-dokumentet och placera texten i det angivna input-fältet eller i strängen för meddelandets innehåll. |
Livscykel: synchronous_or_streamed
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 $0.001 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.006 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.0001 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.0001666666666666666 / 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 $0.001 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.006 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.0001 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.0001666666666666666 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
{\n "model": "google/gemini-3-flash-preview",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-3-flash-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\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\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-3-flash-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\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 Ultra gemini-3-flash-preview, google/gemini-3-flash-preview
/chat/completions
Tekniskt exempel på engelska
Keep a sorting helper immutable\n\nFix this JavaScript helper so it returns users sorted by name without changing the input array: function sortedUsers(users) { return users.sort((a,b) => a.name.localeCompare(b.name)); }. Preserve each user object. Return the revised function and tests for alphabetical order, an empty array and the unchanged original array.A revised function and three small test examples covering sorting and non-mutation.Check that the returned array is a different array and the original sequence is unchanged after the call.