Gemini 2.5 Pro เป็นโปรไฟล์ thinking รุ่นเสถียรของ Google สำหรับโค้ดขั้นสูง คณิตศาสตร์ STEM และวิเคราะห์บริบทยาว เข้าใจข้อความ เสียง ภาพ วิดีโอ และรีโพซิทอรีโค้ดทั้งชุดได้ โปรไฟล์ Gemini API ยังรับ PDF เอาต์พุตเป็นข้อความ รวมโค้ด บทวิเคราะห์เขียน หรือระเบียนมีโครงสร้าง งานที่มีประโยชน์ให้หลักฐานและขอผลตรวจได้ เช่น วิธีแก้พร้อมอธิบาย ข้อค้นพบโค้ดเบส หรือการเทียบหลายเอกสาร
สำหรับโค้ด ให้ไฟล์เกี่ยวข้อง พฤติกรรมที่พบ และการเปลี่ยนหรือคำถามสำคัญ บริบทยาวช่วยโมเดลเชื่อมโมดูล แทนให้เหตุผลจากโค้ดแยกส่วนเดียว สำหรับสืบเส้นทางโค้ด ให้ติดตามรหัสจากฟอร์มอินพุตผ่านประมวลผลและจัดเก็บ ระบุจุดที่สัญญาเปลี่ยน และเสนอแก้เฉพาะจุด รักษาข้อจำกัดและขออ้างอิงรองรับ การแก้ที่เสนอต้องเทียบโค้ดจริงและการยืนยันที่ทำผ่านเครื่องมือเชื่อมต่อ
สำหรับคณิตศาสตร์หรือวิเคราะห์วิทยาศาสตร์ ระบุปัญหา สมมติฐาน หน่วย และรูปคำตอบที่ต้องการ ให้ข้อมูลหรือตัวเลขที่คำนวณต้องใช้ ขอผลที่มีหลักฐานและการตรวจเพื่อประเมิน เช่น กรณีขอบเขตหรือเทียบค่าเดิม ความสามารถเหตุผลของโมเดลไม่ได้ลบความกำกวมในโจทย์ แสดงปริมาณไม่ทราบหรือสมมติฐานไร้หลักฐานไว้ แทนที่จะใช้ค่าที่สะดวกมาแทน
Dynamic thinking เป็นค่าเริ่มต้นที่ระบุ คู่มือ Gemini 2.5 GenerateContent รองรับงบเหตุผลชัดแจ้ง 128 ถึง 32,768 โทเคนสำหรับ Pro หรือ -1 เพื่อ thinking ปรับตัว รุ่นนี้ปิด thinking ทั้งหมดไม่ได้ ตัวควบคุมต่างจากตัวเลือกงบศูนย์ของ Flash และระดับ thinking ของ Gemini 3 งบ thinking ชี้นำเหตุผล แทนรับประกันจำนวนโทเคนภายในตรง และเพดานคำตอบยังต้องเผื่อพื้นที่ชิ้นงานสุดท้าย
สำหรับงานเอกสารหลายสื่อ ระบุหน้า แผนภูมิ พื้นที่ภาพ หรือเหตุการณ์บันทึกที่ควรรองรับคำตอบ งานสังเคราะห์จริงขอข้อกล่าวอ้างที่แข่งขันกันจากหลายเอกสาร ข้อความรองรับ และความต่างที่สำคัญต่อการตัดสินใจหนึ่งอย่างได้ ให้โมเดลแยกข้อเท็จจริงที่ระบุจากการอนุมาน สำหรับวิดีโอหรือเสียง กำหนดว่าจะให้คำอธิบาย บทถอด สรุป หรือเปรียบเทียบ ภาพและเสียงเป็นหลักฐานสำหรับผลข้อความในโปรไฟล์นี้
หน้า API ตรงตัวระบุเรียกฟังก์ชัน รันโค้ด ค้นไฟล์ อิงผลค้นหา อิง Maps บริบท URL และเอาต์พุตมีโครงสร้าง กำหนดจุดประสงค์ฟังก์ชันกับฟิลด์พารามิเตอร์ และเก็บผลจริงในเทิร์นหลัง สำหรับระเบียนจำกัดสคีมา ระบุฟิลด์บังคับและวิธีแทนข้อมูลขาด สถาปัตยกรรมดั้งเดิมเป็นทรานส์ฟอร์เมอร์หลายสื่อแบบ sparse mixture-of-experts การออกแบบโมเดลนั้นไม่ได้ให้การรันเครื่องมือภายนอกหรือแอปสมบูรณ์เกินข้อความหรือโค้ดที่คืนเอง
ข้อมูลรุ่นดั้งเดิมระบุบริบทอินพุต 1M และเอาต์พุตข้อความ 64K ตาราง API ระบุอินพุต 1,048,576 และเอาต์พุต 65,536 โทเคน คำสั่ง เนื้อหาต้นทาง และประวัติเก็บไว้รวมในอินพุต โควตาคำตอบสูงสุดรวมโทเคนเหตุผล เพดานเล็กเกินจึงตัดคำตอบสุดท้ายได้ ระบุแคชและ batch พร้อม Flex และ Priority เก็บรหัสแต่ละแหล่งและรูปสุดท้ายที่ขอเมื่อเตรียมงานบริบทยาวอิสระ
รหัสเสถียรแยกจากรุ่น Experimental และ Preview ที่อธิบายแยกในข้อมูลรุ่น Pro ร่วมกัน อย่ากำหนดผลเฉพาะรุ่นเหล่านั้นให้โปรไฟล์นี้เพียงเพราะชื่อ Pro ร่วมกัน ข้อมูลรุ่นระบุข้อมูลหลอนที่อาจเกิดและข้อจำกัดความเข้าใจเหตุปัจจัย การอนุมานซับซ้อน และการให้เหตุผลเชิงสมมติที่สวนทางกับข้อเท็จจริง พร้อมจุดตัดความรู้มกราคม 2025 ให้หลักฐานปัจจุบันเมื่อสำคัญและตรวจอ้างอิงต้นทาง การคำนวณ และการแก้ที่เสนอ เอาต์พุตที่มีประโยชน์คือชิ้นงานข้อความหรือโค้ดที่มีหลักฐานตามงานขอ
", "aboutText": "Gemini 2.5 Pro เป็นโปรไฟล์ thinking รุ่นเสถียรของ Google สำหรับโค้ดขั้นสูง คณิตศาสตร์ STEM และวิเคราะห์บริบทยาว เข้าใจข้อความ เสียง ภาพ วิดีโอ และรีโพซิทอรีโค้ดทั้งชุดได้ โปรไฟล์ Gemini API ยังรับ PDF เอาต์พุตเป็นข้อความ รวมโค้ด บทวิเคราะห์เขียน หรือระเบียนมีโครงสร้าง งานที่มีประโยชน์ให้หลักฐานและขอผลตรวจได้ เช่น วิธีแก้พร้อมอธิบาย ข้อค้นพบโค้ดเบส หรือการเทียบหลายเอกสาร\n\nสำหรับโค้ด ให้ไฟล์เกี่ยวข้อง พฤติกรรมที่พบ และการเปลี่ยนหรือคำถามสำคัญ บริบทยาวช่วยโมเดลเชื่อมโมดูล แทนให้เหตุผลจากโค้ดแยกส่วนเดียว สำหรับสืบเส้นทางโค้ด ให้ติดตามรหัสจากฟอร์มอินพุตผ่านประมวลผลและจัดเก็บ ระบุจุดที่สัญญาเปลี่ยน และเสนอแก้เฉพาะจุด รักษาข้อจำกัดและขออ้างอิงรองรับ การแก้ที่เสนอต้องเทียบโค้ดจริงและการยืนยันที่ทำผ่านเครื่องมือเชื่อมต่อ\n\nสำหรับคณิตศาสตร์หรือวิเคราะห์วิทยาศาสตร์ ระบุปัญหา สมมติฐาน หน่วย และรูปคำตอบที่ต้องการ ให้ข้อมูลหรือตัวเลขที่คำนวณต้องใช้ ขอผลที่มีหลักฐานและการตรวจเพื่อประเมิน เช่น กรณีขอบเขตหรือเทียบค่าเดิม ความสามารถเหตุผลของโมเดลไม่ได้ลบความกำกวมในโจทย์ แสดงปริมาณไม่ทราบหรือสมมติฐานไร้หลักฐานไว้ แทนที่จะใช้ค่าที่สะดวกมาแทน\n\nDynamic thinking เป็นค่าเริ่มต้นที่ระบุ คู่มือ Gemini 2.5 GenerateContent รองรับงบเหตุผลชัดแจ้ง 128 ถึง 32,768 โทเคนสำหรับ Pro หรือ -1 เพื่อ thinking ปรับตัว รุ่นนี้ปิด thinking ทั้งหมดไม่ได้ ตัวควบคุมต่างจากตัวเลือกงบศูนย์ของ Flash และระดับ thinking ของ Gemini 3 งบ thinking ชี้นำเหตุผล แทนรับประกันจำนวนโทเคนภายในตรง และเพดานคำตอบยังต้องเผื่อพื้นที่ชิ้นงานสุดท้าย\n\nสำหรับงานเอกสารหลายสื่อ ระบุหน้า แผนภูมิ พื้นที่ภาพ หรือเหตุการณ์บันทึกที่ควรรองรับคำตอบ งานสังเคราะห์จริงขอข้อกล่าวอ้างที่แข่งขันกันจากหลายเอกสาร ข้อความรองรับ และความต่างที่สำคัญต่อการตัดสินใจหนึ่งอย่างได้ ให้โมเดลแยกข้อเท็จจริงที่ระบุจากการอนุมาน สำหรับวิดีโอหรือเสียง กำหนดว่าจะให้คำอธิบาย บทถอด สรุป หรือเปรียบเทียบ ภาพและเสียงเป็นหลักฐานสำหรับผลข้อความในโปรไฟล์นี้\n\nหน้า API ตรงตัวระบุเรียกฟังก์ชัน รันโค้ด ค้นไฟล์ อิงผลค้นหา อิง Maps บริบท URL และเอาต์พุตมีโครงสร้าง กำหนดจุดประสงค์ฟังก์ชันกับฟิลด์พารามิเตอร์ และเก็บผลจริงในเทิร์นหลัง สำหรับระเบียนจำกัดสคีมา ระบุฟิลด์บังคับและวิธีแทนข้อมูลขาด สถาปัตยกรรมดั้งเดิมเป็นทรานส์ฟอร์เมอร์หลายสื่อแบบ sparse mixture-of-experts การออกแบบโมเดลนั้นไม่ได้ให้การรันเครื่องมือภายนอกหรือแอปสมบูรณ์เกินข้อความหรือโค้ดที่คืนเอง\n\nข้อมูลรุ่นดั้งเดิมระบุบริบทอินพุต 1M และเอาต์พุตข้อความ 64K ตาราง API ระบุอินพุต 1,048,576 และเอาต์พุต 65,536 โทเคน คำสั่ง เนื้อหาต้นทาง และประวัติเก็บไว้รวมในอินพุต โควตาคำตอบสูงสุดรวมโทเคนเหตุผล เพดานเล็กเกินจึงตัดคำตอบสุดท้ายได้ ระบุแคชและ batch พร้อม Flex และ Priority เก็บรหัสแต่ละแหล่งและรูปสุดท้ายที่ขอเมื่อเตรียมงานบริบทยาวอิสระ\n\nรหัสเสถียรแยกจากรุ่น Experimental และ Preview ที่อธิบายแยกในข้อมูลรุ่น Pro ร่วมกัน อย่ากำหนดผลเฉพาะรุ่นเหล่านั้นให้โปรไฟล์นี้เพียงเพราะชื่อ Pro ร่วมกัน ข้อมูลรุ่นระบุข้อมูลหลอนที่อาจเกิดและข้อจำกัดความเข้าใจเหตุปัจจัย การอนุมานซับซ้อน และการให้เหตุผลเชิงสมมติที่สวนทางกับข้อเท็จจริง พร้อมจุดตัดความรู้มกราคม 2025 ให้หลักฐานปัจจุบันเมื่อสำคัญและตรวจอ้างอิงต้นทาง การคำนวณ และการแก้ที่เสนอ เอาต์พุตที่มีประโยชน์คือชิ้นงานข้อความหรือโค้ดที่มีหลักฐานตามงานขอ", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "ตัวอย่างทางเทคนิคภาษาอังกฤษ
Trace an identifier through storage\n\nTrace this identifier through three excerpts: form sends {customer_id:'0017'}; service computes id=Number(body.customer_id); repository stores String(id). Requirement: preserve leading zeros. Identify where the contract changes, propose a minimal consistent correction and give tests for '0017', '17' and a missing ID. Do not claim the tests were executed.A source-path explanation, a proposed patch and a three-case regression-test plan.Check that the proposed path preserves distinct strings 0017 and 17 while specifying missing-ID behavior.gemini-2.5-proGemini 2.5 Pro เป็นโมเดล thinking รุ่นเสถียรของ Google สำหรับโค้ดซับซ้อน คณิตศาสตร์ STEM และวิเคราะห์บริบทยาว รับข้อความ ภาพ เสียง วิดีโอ และ PDF คืนข้อความ พร้อมเครื่องมือและเอาต์พุตมีโครงสร้าง งบเหตุผลพลวัตรองรับ 128–32,768 โทเคนและปิดทั้งหมดไม่ได้
คำอธิบายนี้ครอบคลุมความสามารถของโมเดล อินพุต เอาต์พุต และตัวเลือกที่ใช้ได้ใน Ailoot แสดงด้านล่างตามเมธอดที่เลือก
Gemini 2.5 Pro เป็นโปรไฟล์ thinking รุ่นเสถียรของ Google สำหรับโค้ดขั้นสูง คณิตศาสตร์ STEM และวิเคราะห์บริบทยาว เข้าใจข้อความ เสียง ภาพ วิดีโอ และรีโพซิทอรีโค้ดทั้งชุดได้ โปรไฟล์ Gemini API ยังรับ PDF เอาต์พุตเป็นข้อความ รวมโค้ด บทวิเคราะห์เขียน หรือระเบียนมีโครงสร้าง งานที่มีประโยชน์ให้หลักฐานและขอผลตรวจได้ เช่น วิธีแก้พร้อมอธิบาย ข้อค้นพบโค้ดเบส หรือการเทียบหลายเอกสาร
สำหรับโค้ด ให้ไฟล์เกี่ยวข้อง พฤติกรรมที่พบ และการเปลี่ยนหรือคำถามสำคัญ บริบทยาวช่วยโมเดลเชื่อมโมดูล แทนให้เหตุผลจากโค้ดแยกส่วนเดียว สำหรับสืบเส้นทางโค้ด ให้ติดตามรหัสจากฟอร์มอินพุตผ่านประมวลผลและจัดเก็บ ระบุจุดที่สัญญาเปลี่ยน และเสนอแก้เฉพาะจุด รักษาข้อจำกัดและขออ้างอิงรองรับ การแก้ที่เสนอต้องเทียบโค้ดจริงและการยืนยันที่ทำผ่านเครื่องมือเชื่อมต่อ
สำหรับคณิตศาสตร์หรือวิเคราะห์วิทยาศาสตร์ ระบุปัญหา สมมติฐาน หน่วย และรูปคำตอบที่ต้องการ ให้ข้อมูลหรือตัวเลขที่คำนวณต้องใช้ ขอผลที่มีหลักฐานและการตรวจเพื่อประเมิน เช่น กรณีขอบเขตหรือเทียบค่าเดิม ความสามารถเหตุผลของโมเดลไม่ได้ลบความกำกวมในโจทย์ แสดงปริมาณไม่ทราบหรือสมมติฐานไร้หลักฐานไว้ แทนที่จะใช้ค่าที่สะดวกมาแทน
Dynamic thinking เป็นค่าเริ่มต้นที่ระบุ คู่มือ Gemini 2.5 GenerateContent รองรับงบเหตุผลชัดแจ้ง 128 ถึง 32,768 โทเคนสำหรับ Pro หรือ -1 เพื่อ thinking ปรับตัว รุ่นนี้ปิด thinking ทั้งหมดไม่ได้ ตัวควบคุมต่างจากตัวเลือกงบศูนย์ของ Flash และระดับ thinking ของ Gemini 3 งบ thinking ชี้นำเหตุผล แทนรับประกันจำนวนโทเคนภายในตรง และเพดานคำตอบยังต้องเผื่อพื้นที่ชิ้นงานสุดท้าย
สำหรับงานเอกสารหลายสื่อ ระบุหน้า แผนภูมิ พื้นที่ภาพ หรือเหตุการณ์บันทึกที่ควรรองรับคำตอบ งานสังเคราะห์จริงขอข้อกล่าวอ้างที่แข่งขันกันจากหลายเอกสาร ข้อความรองรับ และความต่างที่สำคัญต่อการตัดสินใจหนึ่งอย่างได้ ให้โมเดลแยกข้อเท็จจริงที่ระบุจากการอนุมาน สำหรับวิดีโอหรือเสียง กำหนดว่าจะให้คำอธิบาย บทถอด สรุป หรือเปรียบเทียบ ภาพและเสียงเป็นหลักฐานสำหรับผลข้อความในโปรไฟล์นี้
หน้า API ตรงตัวระบุเรียกฟังก์ชัน รันโค้ด ค้นไฟล์ อิงผลค้นหา อิง Maps บริบท URL และเอาต์พุตมีโครงสร้าง กำหนดจุดประสงค์ฟังก์ชันกับฟิลด์พารามิเตอร์ และเก็บผลจริงในเทิร์นหลัง สำหรับระเบียนจำกัดสคีมา ระบุฟิลด์บังคับและวิธีแทนข้อมูลขาด สถาปัตยกรรมดั้งเดิมเป็นทรานส์ฟอร์เมอร์หลายสื่อแบบ sparse mixture-of-experts การออกแบบโมเดลนั้นไม่ได้ให้การรันเครื่องมือภายนอกหรือแอปสมบูรณ์เกินข้อความหรือโค้ดที่คืนเอง
ข้อมูลรุ่นดั้งเดิมระบุบริบทอินพุต 1M และเอาต์พุตข้อความ 64K ตาราง API ระบุอินพุต 1,048,576 และเอาต์พุต 65,536 โทเคน คำสั่ง เนื้อหาต้นทาง และประวัติเก็บไว้รวมในอินพุต โควตาคำตอบสูงสุดรวมโทเคนเหตุผล เพดานเล็กเกินจึงตัดคำตอบสุดท้ายได้ ระบุแคชและ batch พร้อม Flex และ Priority เก็บรหัสแต่ละแหล่งและรูปสุดท้ายที่ขอเมื่อเตรียมงานบริบทยาวอิสระ
รหัสเสถียรแยกจากรุ่น Experimental และ Preview ที่อธิบายแยกในข้อมูลรุ่น Pro ร่วมกัน อย่ากำหนดผลเฉพาะรุ่นเหล่านั้นให้โปรไฟล์นี้เพียงเพราะชื่อ Pro ร่วมกัน ข้อมูลรุ่นระบุข้อมูลหลอนที่อาจเกิดและข้อจำกัดความเข้าใจเหตุปัจจัย การอนุมานซับซ้อน และการให้เหตุผลเชิงสมมติที่สวนทางกับข้อเท็จจริง พร้อมจุดตัดความรู้มกราคม 2025 ให้หลักฐานปัจจุบันเมื่อสำคัญและตรวจอ้างอิงต้นทาง การคำนวณ และการแก้ที่เสนอ เอาต์พุตที่มีประโยชน์คือชิ้นงานข้อความหรือโค้ดที่มีหลักฐานตามงานขอ
POST /v1/messagestext, imagetext| ฟิลด์ | ประเภท | ข้อกำหนด | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น |
|---|---|---|---|---|
ฟิลด์model | ประเภทstring | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด gemini-2.5-pro | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages | ประเภทmessage[] | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด จำนวนรายการขั้นต่ำ: 1 | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages[].role | ประเภทstring | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด user, assistant | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages[].content | ประเภทstring|content_block[] | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์system | ประเภทstring|content_block[] | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์max_tokens | ประเภทinteger | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด ขั้นต่ำ: 1 ข้อจำกัดใช้กับ: เพดานที่ตรงกับโมเดล/การ์ดที่เลือก | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์stream | ประเภทboolean | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้นfalse |
ฟิลด์temperature | ประเภทnumber | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์top_p | ประเภทnumber | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์stop_sequences | ประเภทstring[] | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์tools | ประเภทtool[] | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์tools[].name | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ใช้เมื่อ: มีเครื่องมือให้ใช้ | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์tools[].description | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์tools[].input_schema | ประเภทJSON_schema | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์tool_choice | ประเภทobject | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์thinking.type | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์thinking.budget_tokens | ประเภทinteger | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์output_config.effort | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์metadata | ประเภทobject | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์cache_control | ประเภทobject | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ข้อความ · ข้อความ UTF8
messages[].content หรือบล็อก type=text
ข้อความ + ภาพ
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} หรือแหล่งข้อมูลชนิด type=url
| พารามิเตอร์ | ข้อกำหนด |
|---|---|
พารามิเตอร์material_types | ข้อกำหนดtext, image |
พารามิเตอร์required | ข้อกำหนดmodel, messages, max_tokens |
พารามิเตอร์optional_controls | ข้อกำหนดnull |
พารามิเตอร์content_type | ข้อกำหนดapplication/json |
พารามิเตอร์text_file_material | ข้อกำหนดแทรกเนื้อหา UTF-8 จริงเป็นข้อความ ส่วน ID ไฟล์/URLs ต้องมีการรองรับเฉพาะที่ตรงตามจริงแยกต่างหาก |
วงจรการทำงาน: exact retained published method
รูปแบบเมธอดและ ID ระบุอย่างแม่นยำ ความสามารถของผู้ให้บริการแยกจากการอนุญาตให้รับคำขอ
POST /v1/messages| ขนาดคำขอ, โทเคน | ขาเข้า | ขาออก | การอ่านแคช | การเขียนแคช | แคช 5 นาที | แคช 1 ชั่วโมง |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ขนาดคำขอ, โทเคน(0; 200,000] | ขาเข้าUS$0.00125 | ขาออกUS$0.01 | การอ่านแคชUS$0.000125 | การเขียนแคชอัตราพื้นฐาน: — | แคช 5 นาทีอัตราพื้นฐาน: — | แคช 1 ชั่วโมงอัตราพื้นฐาน: — |
| ขนาดคำขอ, โทเคน(200,000; ∞) | ขาเข้าUS$0.0025 | ขาออกUS$0.015 | การอ่านแคชUS$0.00025 | การเขียนแคชอัตราพื้นฐาน: — | แคช 5 นาทีอัตราพื้นฐาน: — | แคช 1 ชั่วโมงอัตราพื้นฐาน: — |
อัตราเป็น USD ต่อ 1K โทเค็น หากไม่ได้กำหนดอัตรา จะใช้อัตราพื้นฐานของเมธอดนี้ โดย «—» หมายถึงยังไม่ได้กำหนดอัตราพื้นฐาน
Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →
ตารางอัตราอ้างอิงระดับโมเดลไม่เปลี่ยนเมธอดที่เลือก ยอดประมาณการ หรือค่าบริการ การคิดค่าบริการจริงใช้อัตราของเมธอด Ailoot ที่เลือก
เทียบค่าบริการแต่ละรายการกับเงื่อนไขที่แสดง เลือกใช้อัตราเดียวสำหรับแต่ละชุดการตั้งค่าที่เป็นตัวเลือกทดแทนกัน
| การตั้งค่า | ตารางอัตราค่าบริการ | โทเค็นบริบท มากกว่า | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่า | ค่าบริการ |
|---|---|---|---|---|
| การตั้งค่าOpenAI Chat · อัตราพื้นฐานต่อโทเค็น | ตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐาน | โทเค็นบริบท มากกว่า— | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.0025 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.02 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.00025 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช $0.00075 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น ขาออก · โทเคนการให้เหตุผลขาออก $0.02 / 1K โทเค็น |
| การตั้งค่าOpenAI Chat · ระดับ 1 ตามความยาวคำขอ | ตารางอัตราค่าบริการ— | โทเค็นบริบท มากกว่า0 | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่า200,000 | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.0025 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.02 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.00025 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช $0.00075 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น |
| การตั้งค่าOpenAI Chat · ระดับ 2 ตามความยาวคำขอ | ตารางอัตราค่าบริการ— | โทเค็นบริบท มากกว่า200,000 | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.005 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.03 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.0005 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช $0.00075 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น |
| การตั้งค่าAnthropic Messages · อัตราพื้นฐานต่อโทเค็น | ตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐาน | โทเค็นบริบท มากกว่า— | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.0025 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.02 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.00025 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช $0.00075 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น ขาออก · โทเคนการให้เหตุผลขาออก $0.02 / 1K โทเค็น |
| การตั้งค่าAnthropic Messages · ระดับ 1 ตามความยาวคำขอ | ตารางอัตราค่าบริการ— | โทเค็นบริบท มากกว่า0 | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่า200,000 | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.0025 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.02 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.00025 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช $0.00075 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น |
| การตั้งค่าAnthropic Messages · ระดับ 2 ตามความยาวคำขอ | ตารางอัตราค่าบริการ— | โทเค็นบริบท มากกว่า200,000 | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.005 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.03 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.0005 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช $0.00075 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น |
set -eu\n: "${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-2.5-pro", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-2.5-pro", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="gemini-2.5-pro",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "gemini-2.5-pro",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.messages.stream(model='gemini-2.5-pro',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_message()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson หรือ SSE
เก็บทุกการตอบกลับ ไฟล์ และส่วนเนื้อหาที่ส่งกลับมาอย่างครบถ้วน
เก็บทุกบล็อกเนื้อหา ลายเซ็นการคิด และ ID การใช้เครื่องมือจริง ประกอบส่วนเพิ่มของบล็อก SSE ทั้งหมด บล็อกข้อความแรกไม่ใช่ผลลัพธ์ทั้งหมด
เก็บ ID และส่วนหัวของคำขอ/คำตอบ ไม่มี URL ทั่วไปสำหรับดึงงานข้อความให้ใช้
| ฟิลด์ | ประเภท |
|---|---|
ฟิลด์id | ประเภทstring |
ฟิลด์model | ประเภทstring |
ฟิลด์content[] | ประเภทtext|thinking|tool_use|other content block |
ฟิลด์stop_reason | ประเภทstring|null |
ฟิลด์usage | ประเภทobject |
| การตอบกลับ | เงื่อนไข | ขั้นตอนถัดไป |
|---|---|---|
การตอบกลับ400 · invalid_request_error | เงื่อนไขฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้อง | ขั้นตอนถัดไปแก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่ |
Ailoot gemini-2.5-pro
Ailoot Ultra gemini-2.5-pro, google/gemini-2.5-pro
/chat/completions
gemini-2.5-proGemini 2.5 Pro เป็นโมเดล thinking รุ่นเสถียรของ Google สำหรับโค้ดซับซ้อน คณิตศาสตร์ STEM และวิเคราะห์บริบทยาว รับข้อความ ภาพ เสียง วิดีโอ และ PDF คืนข้อความ พร้อมเครื่องมือและเอาต์พุตมีโครงสร้าง งบเหตุผลพลวัตรองรับ 128–32,768 โทเคนและปิดทั้งหมดไม่ได้
คำอธิบายนี้ครอบคลุมความสามารถของโมเดล อินพุต เอาต์พุต และตัวเลือกที่ใช้ได้ใน Ailoot แสดงด้านล่างตามเมธอดที่เลือก
Gemini 2.5 Pro เป็นโปรไฟล์ thinking รุ่นเสถียรของ Google สำหรับโค้ดขั้นสูง คณิตศาสตร์ STEM และวิเคราะห์บริบทยาว เข้าใจข้อความ เสียง ภาพ วิดีโอ และรีโพซิทอรีโค้ดทั้งชุดได้ โปรไฟล์ Gemini API ยังรับ PDF เอาต์พุตเป็นข้อความ รวมโค้ด บทวิเคราะห์เขียน หรือระเบียนมีโครงสร้าง งานที่มีประโยชน์ให้หลักฐานและขอผลตรวจได้ เช่น วิธีแก้พร้อมอธิบาย ข้อค้นพบโค้ดเบส หรือการเทียบหลายเอกสาร
สำหรับโค้ด ให้ไฟล์เกี่ยวข้อง พฤติกรรมที่พบ และการเปลี่ยนหรือคำถามสำคัญ บริบทยาวช่วยโมเดลเชื่อมโมดูล แทนให้เหตุผลจากโค้ดแยกส่วนเดียว สำหรับสืบเส้นทางโค้ด ให้ติดตามรหัสจากฟอร์มอินพุตผ่านประมวลผลและจัดเก็บ ระบุจุดที่สัญญาเปลี่ยน และเสนอแก้เฉพาะจุด รักษาข้อจำกัดและขออ้างอิงรองรับ การแก้ที่เสนอต้องเทียบโค้ดจริงและการยืนยันที่ทำผ่านเครื่องมือเชื่อมต่อ
สำหรับคณิตศาสตร์หรือวิเคราะห์วิทยาศาสตร์ ระบุปัญหา สมมติฐาน หน่วย และรูปคำตอบที่ต้องการ ให้ข้อมูลหรือตัวเลขที่คำนวณต้องใช้ ขอผลที่มีหลักฐานและการตรวจเพื่อประเมิน เช่น กรณีขอบเขตหรือเทียบค่าเดิม ความสามารถเหตุผลของโมเดลไม่ได้ลบความกำกวมในโจทย์ แสดงปริมาณไม่ทราบหรือสมมติฐานไร้หลักฐานไว้ แทนที่จะใช้ค่าที่สะดวกมาแทน
Dynamic thinking เป็นค่าเริ่มต้นที่ระบุ คู่มือ Gemini 2.5 GenerateContent รองรับงบเหตุผลชัดแจ้ง 128 ถึง 32,768 โทเคนสำหรับ Pro หรือ -1 เพื่อ thinking ปรับตัว รุ่นนี้ปิด thinking ทั้งหมดไม่ได้ ตัวควบคุมต่างจากตัวเลือกงบศูนย์ของ Flash และระดับ thinking ของ Gemini 3 งบ thinking ชี้นำเหตุผล แทนรับประกันจำนวนโทเคนภายในตรง และเพดานคำตอบยังต้องเผื่อพื้นที่ชิ้นงานสุดท้าย
สำหรับงานเอกสารหลายสื่อ ระบุหน้า แผนภูมิ พื้นที่ภาพ หรือเหตุการณ์บันทึกที่ควรรองรับคำตอบ งานสังเคราะห์จริงขอข้อกล่าวอ้างที่แข่งขันกันจากหลายเอกสาร ข้อความรองรับ และความต่างที่สำคัญต่อการตัดสินใจหนึ่งอย่างได้ ให้โมเดลแยกข้อเท็จจริงที่ระบุจากการอนุมาน สำหรับวิดีโอหรือเสียง กำหนดว่าจะให้คำอธิบาย บทถอด สรุป หรือเปรียบเทียบ ภาพและเสียงเป็นหลักฐานสำหรับผลข้อความในโปรไฟล์นี้
หน้า API ตรงตัวระบุเรียกฟังก์ชัน รันโค้ด ค้นไฟล์ อิงผลค้นหา อิง Maps บริบท URL และเอาต์พุตมีโครงสร้าง กำหนดจุดประสงค์ฟังก์ชันกับฟิลด์พารามิเตอร์ และเก็บผลจริงในเทิร์นหลัง สำหรับระเบียนจำกัดสคีมา ระบุฟิลด์บังคับและวิธีแทนข้อมูลขาด สถาปัตยกรรมดั้งเดิมเป็นทรานส์ฟอร์เมอร์หลายสื่อแบบ sparse mixture-of-experts การออกแบบโมเดลนั้นไม่ได้ให้การรันเครื่องมือภายนอกหรือแอปสมบูรณ์เกินข้อความหรือโค้ดที่คืนเอง
ข้อมูลรุ่นดั้งเดิมระบุบริบทอินพุต 1M และเอาต์พุตข้อความ 64K ตาราง API ระบุอินพุต 1,048,576 และเอาต์พุต 65,536 โทเคน คำสั่ง เนื้อหาต้นทาง และประวัติเก็บไว้รวมในอินพุต โควตาคำตอบสูงสุดรวมโทเคนเหตุผล เพดานเล็กเกินจึงตัดคำตอบสุดท้ายได้ ระบุแคชและ batch พร้อม Flex และ Priority เก็บรหัสแต่ละแหล่งและรูปสุดท้ายที่ขอเมื่อเตรียมงานบริบทยาวอิสระ
รหัสเสถียรแยกจากรุ่น Experimental และ Preview ที่อธิบายแยกในข้อมูลรุ่น Pro ร่วมกัน อย่ากำหนดผลเฉพาะรุ่นเหล่านั้นให้โปรไฟล์นี้เพียงเพราะชื่อ Pro ร่วมกัน ข้อมูลรุ่นระบุข้อมูลหลอนที่อาจเกิดและข้อจำกัดความเข้าใจเหตุปัจจัย การอนุมานซับซ้อน และการให้เหตุผลเชิงสมมติที่สวนทางกับข้อเท็จจริง พร้อมจุดตัดความรู้มกราคม 2025 ให้หลักฐานปัจจุบันเมื่อสำคัญและตรวจอ้างอิงต้นทาง การคำนวณ และการแก้ที่เสนอ เอาต์พุตที่มีประโยชน์คือชิ้นงานข้อความหรือโค้ดที่มีหลักฐานตามงานขอ
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| ฟิลด์ | ประเภท | ข้อกำหนด | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น |
|---|---|---|---|---|
ฟิลด์path.model | ประเภทstring | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด gemini-2.5-pro | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์contents | ประเภทcontent[] | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด จำนวนรายการขั้นต่ำ: 1 | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์contents[].role | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด user, model | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์contents[].parts | ประเภทpart[] | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์systemInstruction | ประเภทcontent | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์generationConfig.maxOutputTokens | ประเภทinteger | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขั้นต่ำ: 1 ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์generationConfig.temperature | ประเภทnumber | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์generationConfig.topP | ประเภทnumber | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์generationConfig.topK | ประเภทinteger | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์generationConfig.stopSequences | ประเภทstring[] | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์generationConfig.thinkingConfig.includeThoughts | ประเภทboolean | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์generationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget | ประเภทinteger | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์tools[].functionDeclarations | ประเภทfunction_declaration[] | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์toolConfig.functionCallingConfig.mode | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์safetySettings | ประเภทobject[] | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์sessionId | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ข้อความ · ข้อความ UTF8
contents[].parts[].text
ข้อความ + ภาพ
parts[].inlineData={mimeType,data}
| พารามิเตอร์ | ข้อกำหนด |
|---|---|
พารามิเตอร์material_types | ข้อกำหนดtext, image |
พารามิเตอร์required | ข้อกำหนดcontents |
พารามิเตอร์optional_controls | ข้อกำหนดnull |
พารามิเตอร์content_type | ข้อกำหนดapplication/json |
พารามิเตอร์text_file_material | ข้อกำหนดแทรกเนื้อหา UTF-8 จริงเป็นข้อความ ส่วน ID ไฟล์/URLs ต้องมีการรองรับเฉพาะที่ตรงตามจริงแยกต่างหาก |
วงจรการทำงาน: exact retained published method
รูปแบบเมธอดและ ID ระบุอย่างแม่นยำ ความสามารถของผู้ให้บริการแยกจากการอนุญาตให้รับคำขอ
POST /v1beta/models/{model}:generateContent| ขนาดคำขอ, โทเคน | ขาเข้า | ขาออก | การอ่านแคช | การเขียนแคช | แคช 5 นาที | แคช 1 ชั่วโมง |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ขนาดคำขอ, โทเคน(0; 200,000] | ขาเข้าUS$0.00125 | ขาออกUS$0.01 | การอ่านแคชUS$0.000125 | การเขียนแคชอัตราพื้นฐาน: — | แคช 5 นาทีอัตราพื้นฐาน: — | แคช 1 ชั่วโมงอัตราพื้นฐาน: — |
| ขนาดคำขอ, โทเคน(200,000; ∞) | ขาเข้าUS$0.0025 | ขาออกUS$0.015 | การอ่านแคชUS$0.00025 | การเขียนแคชอัตราพื้นฐาน: — | แคช 5 นาทีอัตราพื้นฐาน: — | แคช 1 ชั่วโมงอัตราพื้นฐาน: — |
อัตราเป็น USD ต่อ 1K โทเค็น หากไม่ได้กำหนดอัตรา จะใช้อัตราพื้นฐานของเมธอดนี้ โดย «—» หมายถึงยังไม่ได้กำหนดอัตราพื้นฐาน
Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →
ตารางอัตราอ้างอิงระดับโมเดลไม่เปลี่ยนเมธอดที่เลือก ยอดประมาณการ หรือค่าบริการ การคิดค่าบริการจริงใช้อัตราของเมธอด Ailoot ที่เลือก
เทียบค่าบริการแต่ละรายการกับเงื่อนไขที่แสดง เลือกใช้อัตราเดียวสำหรับแต่ละชุดการตั้งค่าที่เป็นตัวเลือกทดแทนกัน
| การตั้งค่า | ตารางอัตราค่าบริการ | โทเค็นบริบท มากกว่า | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่า | ค่าบริการ |
|---|---|---|---|---|
| การตั้งค่าOpenAI Chat · อัตราพื้นฐานต่อโทเค็น | ตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐาน | โทเค็นบริบท มากกว่า— | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.0025 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.02 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.00025 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช $0.00075 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น ขาออก · โทเคนการให้เหตุผลขาออก $0.02 / 1K โทเค็น |
| การตั้งค่าOpenAI Chat · ระดับ 1 ตามความยาวคำขอ | ตารางอัตราค่าบริการ— | โทเค็นบริบท มากกว่า0 | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่า200,000 | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.0025 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.02 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.00025 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช $0.00075 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น |
| การตั้งค่าOpenAI Chat · ระดับ 2 ตามความยาวคำขอ | ตารางอัตราค่าบริการ— | โทเค็นบริบท มากกว่า200,000 | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.005 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.03 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.0005 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช $0.00075 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น |
| การตั้งค่าAnthropic Messages · อัตราพื้นฐานต่อโทเค็น | ตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐาน | โทเค็นบริบท มากกว่า— | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.0025 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.02 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.00025 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช $0.00075 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น ขาออก · โทเคนการให้เหตุผลขาออก $0.02 / 1K โทเค็น |
| การตั้งค่าAnthropic Messages · ระดับ 1 ตามความยาวคำขอ | ตารางอัตราค่าบริการ— | โทเค็นบริบท มากกว่า0 | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่า200,000 | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.0025 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.02 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.00025 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช $0.00075 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น |
| การตั้งค่าAnthropic Messages · ระดับ 2 ตามความยาวคำขอ | ตารางอัตราค่าบริการ— | โทเค็นบริบท มากกว่า200,000 | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.005 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.03 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.0005 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช $0.00075 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น |
set -eu\n: "${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-2.5-pro:generateContent \\\n -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["contents"][0]["parts"].append({"inlineData":{"mimeType":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent \\\n -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nfrom google import genai\nfrom google.genai import types\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = genai.Client(\n api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],\n http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"),\n)\nresp = client.models.generate_content(model="gemini-2.5-pro", contents="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_json_dict())\nimport { GoogleGenAI } from "@google/genai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, httpOptions: { baseUrl: "https://api.ailoot.ai" } });\nconst resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-2.5-pro", contents: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom google import genai\nfrom google.genai import types\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=genai.Client(api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"))\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\ncount=0\nwith Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for chunk in client.models.generate_content_stream(model='gemini-2.5-pro',contents="Explain observations and hypotheses in three sentences."):\n payload=chunk.to_json_dict()\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n save_result(payload,"stream-chunk-"+str(count))\n count+=1\njson หรือการสตรีมที่รองรับ
เก็บทุกการตอบกลับ ไฟล์ และส่วนเนื้อหาที่ส่งกลับมาอย่างครบถ้วน
เก็บทุกตัวเลือกและทุกส่วน รวมการเรียกฟังก์ชัน ลายเซ็นการคิด และข้อมูลการใช้งาน ประกอบส่วนสตรีมตามลำดับ
เก็บ ID และส่วนหัวของคำขอ/คำตอบ ไม่มี URL ทั่วไปสำหรับดึงงานข้อความให้ใช้
| ฟิลด์ | ประเภท |
|---|---|
ฟิลด์responseId | ประเภทstring |
ฟิลด์modelVersion | ประเภทstring |
ฟิลด์candidates[].content.parts[] | ประเภทtext|inlineData|functionCall|other part |
ฟิลด์candidates[].finishReason | ประเภทstring |
ฟิลด์usageMetadata | ประเภทobject |
| การตอบกลับ | เงื่อนไข | ขั้นตอนถัดไป |
|---|---|---|
การตอบกลับ400 · invalid_request_error | เงื่อนไขฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้อง | ขั้นตอนถัดไปแก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่ |
Ailoot gemini-2.5-pro
Ailoot Ultra gemini-2.5-pro, google/gemini-2.5-pro
/chat/completions
gemini-2.5-proGemini 2.5 Pro เป็นโมเดล thinking รุ่นเสถียรของ Google สำหรับโค้ดซับซ้อน คณิตศาสตร์ STEM และวิเคราะห์บริบทยาว รับข้อความ ภาพ เสียง วิดีโอ และ PDF คืนข้อความ พร้อมเครื่องมือและเอาต์พุตมีโครงสร้าง งบเหตุผลพลวัตรองรับ 128–32,768 โทเคนและปิดทั้งหมดไม่ได้
คำอธิบายนี้ครอบคลุมความสามารถของโมเดล อินพุต เอาต์พุต และตัวเลือกที่ใช้ได้ใน Ailoot แสดงด้านล่างตามเมธอดที่เลือก
Gemini 2.5 Pro เป็นโปรไฟล์ thinking รุ่นเสถียรของ Google สำหรับโค้ดขั้นสูง คณิตศาสตร์ STEM และวิเคราะห์บริบทยาว เข้าใจข้อความ เสียง ภาพ วิดีโอ และรีโพซิทอรีโค้ดทั้งชุดได้ โปรไฟล์ Gemini API ยังรับ PDF เอาต์พุตเป็นข้อความ รวมโค้ด บทวิเคราะห์เขียน หรือระเบียนมีโครงสร้าง งานที่มีประโยชน์ให้หลักฐานและขอผลตรวจได้ เช่น วิธีแก้พร้อมอธิบาย ข้อค้นพบโค้ดเบส หรือการเทียบหลายเอกสาร
สำหรับโค้ด ให้ไฟล์เกี่ยวข้อง พฤติกรรมที่พบ และการเปลี่ยนหรือคำถามสำคัญ บริบทยาวช่วยโมเดลเชื่อมโมดูล แทนให้เหตุผลจากโค้ดแยกส่วนเดียว สำหรับสืบเส้นทางโค้ด ให้ติดตามรหัสจากฟอร์มอินพุตผ่านประมวลผลและจัดเก็บ ระบุจุดที่สัญญาเปลี่ยน และเสนอแก้เฉพาะจุด รักษาข้อจำกัดและขออ้างอิงรองรับ การแก้ที่เสนอต้องเทียบโค้ดจริงและการยืนยันที่ทำผ่านเครื่องมือเชื่อมต่อ
สำหรับคณิตศาสตร์หรือวิเคราะห์วิทยาศาสตร์ ระบุปัญหา สมมติฐาน หน่วย และรูปคำตอบที่ต้องการ ให้ข้อมูลหรือตัวเลขที่คำนวณต้องใช้ ขอผลที่มีหลักฐานและการตรวจเพื่อประเมิน เช่น กรณีขอบเขตหรือเทียบค่าเดิม ความสามารถเหตุผลของโมเดลไม่ได้ลบความกำกวมในโจทย์ แสดงปริมาณไม่ทราบหรือสมมติฐานไร้หลักฐานไว้ แทนที่จะใช้ค่าที่สะดวกมาแทน
Dynamic thinking เป็นค่าเริ่มต้นที่ระบุ คู่มือ Gemini 2.5 GenerateContent รองรับงบเหตุผลชัดแจ้ง 128 ถึง 32,768 โทเคนสำหรับ Pro หรือ -1 เพื่อ thinking ปรับตัว รุ่นนี้ปิด thinking ทั้งหมดไม่ได้ ตัวควบคุมต่างจากตัวเลือกงบศูนย์ของ Flash และระดับ thinking ของ Gemini 3 งบ thinking ชี้นำเหตุผล แทนรับประกันจำนวนโทเคนภายในตรง และเพดานคำตอบยังต้องเผื่อพื้นที่ชิ้นงานสุดท้าย
สำหรับงานเอกสารหลายสื่อ ระบุหน้า แผนภูมิ พื้นที่ภาพ หรือเหตุการณ์บันทึกที่ควรรองรับคำตอบ งานสังเคราะห์จริงขอข้อกล่าวอ้างที่แข่งขันกันจากหลายเอกสาร ข้อความรองรับ และความต่างที่สำคัญต่อการตัดสินใจหนึ่งอย่างได้ ให้โมเดลแยกข้อเท็จจริงที่ระบุจากการอนุมาน สำหรับวิดีโอหรือเสียง กำหนดว่าจะให้คำอธิบาย บทถอด สรุป หรือเปรียบเทียบ ภาพและเสียงเป็นหลักฐานสำหรับผลข้อความในโปรไฟล์นี้
หน้า API ตรงตัวระบุเรียกฟังก์ชัน รันโค้ด ค้นไฟล์ อิงผลค้นหา อิง Maps บริบท URL และเอาต์พุตมีโครงสร้าง กำหนดจุดประสงค์ฟังก์ชันกับฟิลด์พารามิเตอร์ และเก็บผลจริงในเทิร์นหลัง สำหรับระเบียนจำกัดสคีมา ระบุฟิลด์บังคับและวิธีแทนข้อมูลขาด สถาปัตยกรรมดั้งเดิมเป็นทรานส์ฟอร์เมอร์หลายสื่อแบบ sparse mixture-of-experts การออกแบบโมเดลนั้นไม่ได้ให้การรันเครื่องมือภายนอกหรือแอปสมบูรณ์เกินข้อความหรือโค้ดที่คืนเอง
ข้อมูลรุ่นดั้งเดิมระบุบริบทอินพุต 1M และเอาต์พุตข้อความ 64K ตาราง API ระบุอินพุต 1,048,576 และเอาต์พุต 65,536 โทเคน คำสั่ง เนื้อหาต้นทาง และประวัติเก็บไว้รวมในอินพุต โควตาคำตอบสูงสุดรวมโทเคนเหตุผล เพดานเล็กเกินจึงตัดคำตอบสุดท้ายได้ ระบุแคชและ batch พร้อม Flex และ Priority เก็บรหัสแต่ละแหล่งและรูปสุดท้ายที่ขอเมื่อเตรียมงานบริบทยาวอิสระ
รหัสเสถียรแยกจากรุ่น Experimental และ Preview ที่อธิบายแยกในข้อมูลรุ่น Pro ร่วมกัน อย่ากำหนดผลเฉพาะรุ่นเหล่านั้นให้โปรไฟล์นี้เพียงเพราะชื่อ Pro ร่วมกัน ข้อมูลรุ่นระบุข้อมูลหลอนที่อาจเกิดและข้อจำกัดความเข้าใจเหตุปัจจัย การอนุมานซับซ้อน และการให้เหตุผลเชิงสมมติที่สวนทางกับข้อเท็จจริง พร้อมจุดตัดความรู้มกราคม 2025 ให้หลักฐานปัจจุบันเมื่อสำคัญและตรวจอ้างอิงต้นทาง การคำนวณ และการแก้ที่เสนอ เอาต์พุตที่มีประโยชน์คือชิ้นงานข้อความหรือโค้ดที่มีหลักฐานตามงานขอ
POST /v1/chat/completionstexttext| ฟิลด์ | ประเภท | ข้อกำหนด | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น |
|---|---|---|---|---|
ฟิลด์model | ประเภทstring | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด gemini-2.5-pro | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages | ประเภทmessage[] | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด จำนวนรายการขั้นต่ำ: 1 | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages[].role | ประเภทstring | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages[].content | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ใช้เมื่อ: บทสนทนาข้อความ | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์stream | ประเภทboolean | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้นfalse |
ข้อความ · ข้อความ UTF8
messages[].content
| พารามิเตอร์ | ข้อกำหนด |
|---|---|
พารามิเตอร์content_type | ข้อกำหนดapplication/json |
พารามิเตอร์required | ข้อกำหนดmodel, messages |
พารามิเตอร์material_types | ข้อกำหนดtext |
พารามิเตอร์messages | ข้อกำหนดอาร์เรย์ข้อความที่มีโครงสร้าง role/content |
พารามิเตอร์file_material | ข้อกำหนดแทรกเอกสาร UTF-8 จริงเป็นข้อความตามต้นฉบับ โดยไม่อนุมาน ID ไฟล์ |
พารามิเตอร์optional_controls | ข้อกำหนดstream |
พารามิเตอร์control_scope | ข้อกำหนดบทสนทนาข้อความ โดย stream เป็นบูลีนและมีค่าเริ่มต้น false |
พารามิเตอร์output_modalities | ข้อกำหนดtext |
พารามิเตอร์hosted_operations | ข้อกำหนดfalse |
พารามิเตอร์multimodal_input_binding | ข้อกำหนดnull |
ชื่ออื่นของเมธอด: /chat/completions
วงจรการทำงาน: synchronous_or_streamed
ส่ง ID โมเดลที่ตรงทุกตัวพร้อม messages
ความยาวบริบทไม่ใช่เพดานผลลัพธ์
ไฟล์ข้อความให้ข้อความตามต้นฉบับได้ ส่วนข้อมูลเข้าภาพ/เสียง/ออบเจ็กต์ไฟล์ต้องมีการผูกที่ตรงตามจริง
ข้อมูลอัตราราคาไม่ได้เพิ่มตัวเลือกคำขอ พารามิเตอร์ที่รองรับระบุไว้สำหรับเมธอดที่เลือก
เทียบค่าบริการแต่ละรายการกับเงื่อนไขที่แสดง เลือกใช้อัตราเดียวสำหรับแต่ละชุดการตั้งค่าที่เป็นตัวเลือกทดแทนกัน
| การตั้งค่า | ตารางอัตราค่าบริการ | โทเค็นบริบท มากกว่า | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่า | ค่าบริการ |
|---|---|---|---|---|
| การตั้งค่าอัตราราคาพื้นฐานของโทเคน | ตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐาน | โทเค็นบริบท มากกว่า— | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.0025 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.02 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.00025 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช $0.00075 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น ขาออก · โทเคนการให้เหตุผลขาออก $0.02 / 1K โทเค็น |
| การตั้งค่าระดับความยาวคำขอ 1 | ตารางอัตราค่าบริการ— | โทเค็นบริบท มากกว่า0 | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่า200,000 | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.0025 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.02 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.00025 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช $0.00075 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น |
| การตั้งค่าระดับความยาวคำขอ 2 | ตารางอัตราค่าบริการ— | โทเค็นบริบท มากกว่า200,000 | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.005 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.03 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.0005 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช $0.00075 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น |
Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"gemini-2.5-pro","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-2.5-pro", 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 หรือ SSE
เก็บทุกการตอบกลับ ไฟล์ และส่วนเนื้อหาที่ส่งกลับมาอย่างครบถ้วน
เก็บทุกตัวเลือกพร้อมเนื้อหา/การเรียกเครื่องมือ/การใช้เหตุผล ใน SSE ให้ประกอบส่วนเพิ่มตามดัชนีตัวเลือก/เครื่องมือ และเก็บเหตุผลสิ้นสุดกับข้อมูลการใช้งานสุดท้าย
เก็บ ID และส่วนหัวของคำขอ/คำตอบ ไม่มี URL ทั่วไปสำหรับดึงงานข้อความให้ใช้
| ฟิลด์ | ประเภท |
|---|---|
ฟิลด์choices[].index | ประเภทinteger |
ฟิลด์choices[].message.content | ประเภทstring|null |
ฟิลด์choices[].message.tool_calls | ประเภทtool_call[] |
ฟิลด์choices[].message.reasoning_content | ประเภทstring |
ฟิลด์choices[].message.reasoning_details | ประเภทobject|array |
ฟิลด์choices[].finish_reason | ประเภทstring|null |
ฟิลด์usage | ประเภทobject |
| การตอบกลับ | เงื่อนไข | ขั้นตอนถัดไป |
|---|---|---|
การตอบกลับ400 · invalid_request_error | เงื่อนไขฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้อง | ขั้นตอนถัดไปแก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่ |
Ailoot gemini-2.5-pro
Ailoot Ultra gemini-2.5-pro, google/gemini-2.5-pro
/chat/completions
gemini-2.5-proGemini 2.5 Pro เป็นโมเดล thinking รุ่นเสถียรของ Google สำหรับโค้ดซับซ้อน คณิตศาสตร์ STEM และวิเคราะห์บริบทยาว รับข้อความ ภาพ เสียง วิดีโอ และ PDF คืนข้อความ พร้อมเครื่องมือและเอาต์พุตมีโครงสร้าง งบเหตุผลพลวัตรองรับ 128–32,768 โทเคนและปิดทั้งหมดไม่ได้
คำอธิบายนี้ครอบคลุมความสามารถของโมเดล อินพุต เอาต์พุต และตัวเลือกที่ใช้ได้ใน Ailoot แสดงด้านล่างตามเมธอดที่เลือก
Gemini 2.5 Pro เป็นโปรไฟล์ thinking รุ่นเสถียรของ Google สำหรับโค้ดขั้นสูง คณิตศาสตร์ STEM และวิเคราะห์บริบทยาว เข้าใจข้อความ เสียง ภาพ วิดีโอ และรีโพซิทอรีโค้ดทั้งชุดได้ โปรไฟล์ Gemini API ยังรับ PDF เอาต์พุตเป็นข้อความ รวมโค้ด บทวิเคราะห์เขียน หรือระเบียนมีโครงสร้าง งานที่มีประโยชน์ให้หลักฐานและขอผลตรวจได้ เช่น วิธีแก้พร้อมอธิบาย ข้อค้นพบโค้ดเบส หรือการเทียบหลายเอกสาร
สำหรับโค้ด ให้ไฟล์เกี่ยวข้อง พฤติกรรมที่พบ และการเปลี่ยนหรือคำถามสำคัญ บริบทยาวช่วยโมเดลเชื่อมโมดูล แทนให้เหตุผลจากโค้ดแยกส่วนเดียว สำหรับสืบเส้นทางโค้ด ให้ติดตามรหัสจากฟอร์มอินพุตผ่านประมวลผลและจัดเก็บ ระบุจุดที่สัญญาเปลี่ยน และเสนอแก้เฉพาะจุด รักษาข้อจำกัดและขออ้างอิงรองรับ การแก้ที่เสนอต้องเทียบโค้ดจริงและการยืนยันที่ทำผ่านเครื่องมือเชื่อมต่อ
สำหรับคณิตศาสตร์หรือวิเคราะห์วิทยาศาสตร์ ระบุปัญหา สมมติฐาน หน่วย และรูปคำตอบที่ต้องการ ให้ข้อมูลหรือตัวเลขที่คำนวณต้องใช้ ขอผลที่มีหลักฐานและการตรวจเพื่อประเมิน เช่น กรณีขอบเขตหรือเทียบค่าเดิม ความสามารถเหตุผลของโมเดลไม่ได้ลบความกำกวมในโจทย์ แสดงปริมาณไม่ทราบหรือสมมติฐานไร้หลักฐานไว้ แทนที่จะใช้ค่าที่สะดวกมาแทน
Dynamic thinking เป็นค่าเริ่มต้นที่ระบุ คู่มือ Gemini 2.5 GenerateContent รองรับงบเหตุผลชัดแจ้ง 128 ถึง 32,768 โทเคนสำหรับ Pro หรือ -1 เพื่อ thinking ปรับตัว รุ่นนี้ปิด thinking ทั้งหมดไม่ได้ ตัวควบคุมต่างจากตัวเลือกงบศูนย์ของ Flash และระดับ thinking ของ Gemini 3 งบ thinking ชี้นำเหตุผล แทนรับประกันจำนวนโทเคนภายในตรง และเพดานคำตอบยังต้องเผื่อพื้นที่ชิ้นงานสุดท้าย
สำหรับงานเอกสารหลายสื่อ ระบุหน้า แผนภูมิ พื้นที่ภาพ หรือเหตุการณ์บันทึกที่ควรรองรับคำตอบ งานสังเคราะห์จริงขอข้อกล่าวอ้างที่แข่งขันกันจากหลายเอกสาร ข้อความรองรับ และความต่างที่สำคัญต่อการตัดสินใจหนึ่งอย่างได้ ให้โมเดลแยกข้อเท็จจริงที่ระบุจากการอนุมาน สำหรับวิดีโอหรือเสียง กำหนดว่าจะให้คำอธิบาย บทถอด สรุป หรือเปรียบเทียบ ภาพและเสียงเป็นหลักฐานสำหรับผลข้อความในโปรไฟล์นี้
หน้า API ตรงตัวระบุเรียกฟังก์ชัน รันโค้ด ค้นไฟล์ อิงผลค้นหา อิง Maps บริบท URL และเอาต์พุตมีโครงสร้าง กำหนดจุดประสงค์ฟังก์ชันกับฟิลด์พารามิเตอร์ และเก็บผลจริงในเทิร์นหลัง สำหรับระเบียนจำกัดสคีมา ระบุฟิลด์บังคับและวิธีแทนข้อมูลขาด สถาปัตยกรรมดั้งเดิมเป็นทรานส์ฟอร์เมอร์หลายสื่อแบบ sparse mixture-of-experts การออกแบบโมเดลนั้นไม่ได้ให้การรันเครื่องมือภายนอกหรือแอปสมบูรณ์เกินข้อความหรือโค้ดที่คืนเอง
ข้อมูลรุ่นดั้งเดิมระบุบริบทอินพุต 1M และเอาต์พุตข้อความ 64K ตาราง API ระบุอินพุต 1,048,576 และเอาต์พุต 65,536 โทเคน คำสั่ง เนื้อหาต้นทาง และประวัติเก็บไว้รวมในอินพุต โควตาคำตอบสูงสุดรวมโทเคนเหตุผล เพดานเล็กเกินจึงตัดคำตอบสุดท้ายได้ ระบุแคชและ batch พร้อม Flex และ Priority เก็บรหัสแต่ละแหล่งและรูปสุดท้ายที่ขอเมื่อเตรียมงานบริบทยาวอิสระ
รหัสเสถียรแยกจากรุ่น Experimental และ Preview ที่อธิบายแยกในข้อมูลรุ่น Pro ร่วมกัน อย่ากำหนดผลเฉพาะรุ่นเหล่านั้นให้โปรไฟล์นี้เพียงเพราะชื่อ Pro ร่วมกัน ข้อมูลรุ่นระบุข้อมูลหลอนที่อาจเกิดและข้อจำกัดความเข้าใจเหตุปัจจัย การอนุมานซับซ้อน และการให้เหตุผลเชิงสมมติที่สวนทางกับข้อเท็จจริง พร้อมจุดตัดความรู้มกราคม 2025 ให้หลักฐานปัจจุบันเมื่อสำคัญและตรวจอ้างอิงต้นทาง การคำนวณ และการแก้ที่เสนอ เอาต์พุตที่มีประโยชน์คือชิ้นงานข้อความหรือโค้ดที่มีหลักฐานตามงานขอ
POST /v1/messagestextjson, sse| ฟิลด์ | ประเภท | ข้อกำหนด | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น |
|---|---|---|---|---|
ฟิลด์model | ประเภทstring | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด gemini-2.5-pro | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages | ประเภทmessage[] | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages[].role | ประเภทstring | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด user, assistant | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages[].content | ประเภทstring | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์max_tokens | ประเภทinteger | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์stream | ประเภทboolean | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้นfalse |
ข้อความ · ข้อความ UTF-8
สตริง messages[].content
| พารามิเตอร์ | ข้อกำหนด |
|---|---|
พารามิเตอร์content_type | ข้อกำหนดapplication/json |
พารามิเตอร์required | ข้อกำหนดmodel, messages, max_tokens |
พารามิเตอร์optional_controls | ข้อกำหนดstream |
พารามิเตอร์material_types | ข้อกำหนดtext |
พารามิเตอร์text_file_material | ข้อกำหนดอ่านเอกสาร UTF-8 จริง แล้วใส่ข้อความใน input หรือสตริงเนื้อหาข้อความที่ระบุ |
วงจรการทำงาน: synchronous_or_streamed
ข้อมูลอัตราราคาไม่ได้เพิ่มตัวเลือกคำขอ พารามิเตอร์ที่รองรับระบุไว้สำหรับเมธอดที่เลือก
เทียบค่าบริการแต่ละรายการกับเงื่อนไขที่แสดง เลือกใช้อัตราเดียวสำหรับแต่ละชุดการตั้งค่าที่เป็นตัวเลือกทดแทนกัน
| การตั้งค่า | ตารางอัตราค่าบริการ | โทเค็นบริบท มากกว่า | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่า | ค่าบริการ |
|---|---|---|---|---|
| การตั้งค่าอัตราราคาพื้นฐานของโทเคน | ตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐาน | โทเค็นบริบท มากกว่า— | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.0025 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.02 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.00025 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช $0.00075 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น ขาออก · โทเคนการให้เหตุผลขาออก $0.02 / 1K โทเค็น |
| การตั้งค่าระดับความยาวคำขอ 1 | ตารางอัตราค่าบริการ— | โทเค็นบริบท มากกว่า0 | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่า200,000 | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.0025 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.02 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.00025 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช $0.00075 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น |
| การตั้งค่าระดับความยาวคำขอ 2 | ตารางอัตราค่าบริการ— | โทเค็นบริบท มากกว่า200,000 | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.005 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.03 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.0005 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช $0.00075 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น |
Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →
{\n "model": "gemini-2.5-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-2.5-pro', '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-2.5-pro', '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 หรือ SSE
เก็บทุกการตอบกลับ ไฟล์ และส่วนเนื้อหาที่ส่งกลับมาอย่างครบถ้วน
เก็บทุกบล็อกเนื้อหา ลายเซ็นการคิด และ ID การใช้เครื่องมือจริง ประกอบส่วนเพิ่มของบล็อก SSE ทั้งหมด บล็อกข้อความแรกไม่ใช่ผลลัพธ์ทั้งหมด
เก็บ ID และส่วนหัวของคำขอ/คำตอบ ไม่มี URL ทั่วไปสำหรับดึงงานข้อความให้ใช้
| ฟิลด์ | ประเภท |
|---|---|
ฟิลด์id | ประเภทstring |
ฟิลด์model | ประเภทstring |
ฟิลด์content[] | ประเภทtext|thinking|tool_use|other content block |
ฟิลด์stop_reason | ประเภทstring|null |
ฟิลด์usage | ประเภทobject |
| การตอบกลับ | เงื่อนไข | ขั้นตอนถัดไป |
|---|---|---|
การตอบกลับ400 · invalid_request_error | เงื่อนไขฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้อง | ขั้นตอนถัดไปแก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่ |
Ailoot gemini-2.5-pro
Ailoot Ultra gemini-2.5-pro, google/gemini-2.5-pro
/chat/completions
google/gemini-2.5-proGemini 2.5 Pro เป็นโมเดล thinking รุ่นเสถียรของ Google สำหรับโค้ดซับซ้อน คณิตศาสตร์ STEM และวิเคราะห์บริบทยาว รับข้อความ ภาพ เสียง วิดีโอ และ PDF คืนข้อความ พร้อมเครื่องมือและเอาต์พุตมีโครงสร้าง งบเหตุผลพลวัตรองรับ 128–32,768 โทเคนและปิดทั้งหมดไม่ได้
คำอธิบายนี้ครอบคลุมความสามารถของโมเดล อินพุต เอาต์พุต และตัวเลือกที่ใช้ได้ใน Ailoot แสดงด้านล่างตามเมธอดที่เลือก
Gemini 2.5 Pro เป็นโปรไฟล์ thinking รุ่นเสถียรของ Google สำหรับโค้ดขั้นสูง คณิตศาสตร์ STEM และวิเคราะห์บริบทยาว เข้าใจข้อความ เสียง ภาพ วิดีโอ และรีโพซิทอรีโค้ดทั้งชุดได้ โปรไฟล์ Gemini API ยังรับ PDF เอาต์พุตเป็นข้อความ รวมโค้ด บทวิเคราะห์เขียน หรือระเบียนมีโครงสร้าง งานที่มีประโยชน์ให้หลักฐานและขอผลตรวจได้ เช่น วิธีแก้พร้อมอธิบาย ข้อค้นพบโค้ดเบส หรือการเทียบหลายเอกสาร
สำหรับโค้ด ให้ไฟล์เกี่ยวข้อง พฤติกรรมที่พบ และการเปลี่ยนหรือคำถามสำคัญ บริบทยาวช่วยโมเดลเชื่อมโมดูล แทนให้เหตุผลจากโค้ดแยกส่วนเดียว สำหรับสืบเส้นทางโค้ด ให้ติดตามรหัสจากฟอร์มอินพุตผ่านประมวลผลและจัดเก็บ ระบุจุดที่สัญญาเปลี่ยน และเสนอแก้เฉพาะจุด รักษาข้อจำกัดและขออ้างอิงรองรับ การแก้ที่เสนอต้องเทียบโค้ดจริงและการยืนยันที่ทำผ่านเครื่องมือเชื่อมต่อ
สำหรับคณิตศาสตร์หรือวิเคราะห์วิทยาศาสตร์ ระบุปัญหา สมมติฐาน หน่วย และรูปคำตอบที่ต้องการ ให้ข้อมูลหรือตัวเลขที่คำนวณต้องใช้ ขอผลที่มีหลักฐานและการตรวจเพื่อประเมิน เช่น กรณีขอบเขตหรือเทียบค่าเดิม ความสามารถเหตุผลของโมเดลไม่ได้ลบความกำกวมในโจทย์ แสดงปริมาณไม่ทราบหรือสมมติฐานไร้หลักฐานไว้ แทนที่จะใช้ค่าที่สะดวกมาแทน
Dynamic thinking เป็นค่าเริ่มต้นที่ระบุ คู่มือ Gemini 2.5 GenerateContent รองรับงบเหตุผลชัดแจ้ง 128 ถึง 32,768 โทเคนสำหรับ Pro หรือ -1 เพื่อ thinking ปรับตัว รุ่นนี้ปิด thinking ทั้งหมดไม่ได้ ตัวควบคุมต่างจากตัวเลือกงบศูนย์ของ Flash และระดับ thinking ของ Gemini 3 งบ thinking ชี้นำเหตุผล แทนรับประกันจำนวนโทเคนภายในตรง และเพดานคำตอบยังต้องเผื่อพื้นที่ชิ้นงานสุดท้าย
สำหรับงานเอกสารหลายสื่อ ระบุหน้า แผนภูมิ พื้นที่ภาพ หรือเหตุการณ์บันทึกที่ควรรองรับคำตอบ งานสังเคราะห์จริงขอข้อกล่าวอ้างที่แข่งขันกันจากหลายเอกสาร ข้อความรองรับ และความต่างที่สำคัญต่อการตัดสินใจหนึ่งอย่างได้ ให้โมเดลแยกข้อเท็จจริงที่ระบุจากการอนุมาน สำหรับวิดีโอหรือเสียง กำหนดว่าจะให้คำอธิบาย บทถอด สรุป หรือเปรียบเทียบ ภาพและเสียงเป็นหลักฐานสำหรับผลข้อความในโปรไฟล์นี้
หน้า API ตรงตัวระบุเรียกฟังก์ชัน รันโค้ด ค้นไฟล์ อิงผลค้นหา อิง Maps บริบท URL และเอาต์พุตมีโครงสร้าง กำหนดจุดประสงค์ฟังก์ชันกับฟิลด์พารามิเตอร์ และเก็บผลจริงในเทิร์นหลัง สำหรับระเบียนจำกัดสคีมา ระบุฟิลด์บังคับและวิธีแทนข้อมูลขาด สถาปัตยกรรมดั้งเดิมเป็นทรานส์ฟอร์เมอร์หลายสื่อแบบ sparse mixture-of-experts การออกแบบโมเดลนั้นไม่ได้ให้การรันเครื่องมือภายนอกหรือแอปสมบูรณ์เกินข้อความหรือโค้ดที่คืนเอง
ข้อมูลรุ่นดั้งเดิมระบุบริบทอินพุต 1M และเอาต์พุตข้อความ 64K ตาราง API ระบุอินพุต 1,048,576 และเอาต์พุต 65,536 โทเคน คำสั่ง เนื้อหาต้นทาง และประวัติเก็บไว้รวมในอินพุต โควตาคำตอบสูงสุดรวมโทเคนเหตุผล เพดานเล็กเกินจึงตัดคำตอบสุดท้ายได้ ระบุแคชและ batch พร้อม Flex และ Priority เก็บรหัสแต่ละแหล่งและรูปสุดท้ายที่ขอเมื่อเตรียมงานบริบทยาวอิสระ
รหัสเสถียรแยกจากรุ่น Experimental และ Preview ที่อธิบายแยกในข้อมูลรุ่น Pro ร่วมกัน อย่ากำหนดผลเฉพาะรุ่นเหล่านั้นให้โปรไฟล์นี้เพียงเพราะชื่อ Pro ร่วมกัน ข้อมูลรุ่นระบุข้อมูลหลอนที่อาจเกิดและข้อจำกัดความเข้าใจเหตุปัจจัย การอนุมานซับซ้อน และการให้เหตุผลเชิงสมมติที่สวนทางกับข้อเท็จจริง พร้อมจุดตัดความรู้มกราคม 2025 ให้หลักฐานปัจจุบันเมื่อสำคัญและตรวจอ้างอิงต้นทาง การคำนวณ และการแก้ที่เสนอ เอาต์พุตที่มีประโยชน์คือชิ้นงานข้อความหรือโค้ดที่มีหลักฐานตามงานขอ
POST /v1/chat/completionstexttext| ฟิลด์ | ประเภท | ข้อกำหนด | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น |
|---|---|---|---|---|
ฟิลด์model | ประเภทstring | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด google/gemini-2.5-pro | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages | ประเภทmessage[] | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด จำนวนรายการขั้นต่ำ: 1 | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages[].role | ประเภทstring | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด ตัวอย่าง: system, user, assistant, tool, function เงื่อนไข: บทบาทเหล่านี้แทนอย่างชัดเจนด้วยชนิดข้อมูลเพื่อความเข้ากันได้ในซอร์สโค้ด แต่ชุดบทบาทที่แน่นอนยังขึ้นกับแต่ละโมเดล ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages[].content | ประเภทstring|content_part[]|null | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages[].tool_calls | ประเภทtool_call[] | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages[].tool_call_id | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ใช้เมื่อ: role=tool โดยใช้ ID ที่ส่งกลับจริง | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages[].name | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages[].reasoning_content | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ใช้เมื่อ: ส่งเนื้อหาการใช้เหตุผลที่คืนจริงกลับในคำขอถัดไป เมื่อโมเดลนี้ใช้เนื้อหานั้น | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages[].reasoning_details | ประเภทobject|array | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์max_tokens | ประเภทinteger | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขั้นต่ำ: 1 ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์max_completion_tokens | ประเภทinteger | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขั้นต่ำ: 1 ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์stream | ประเภทboolean | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้นfalse |
ฟิลด์stream_options.include_usage | ประเภทboolean | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์temperature | ประเภทnumber | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์top_p | ประเภทnumber | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์stop | ประเภทstring|string[] | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์tools | ประเภทfunction_tool[] | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์tools[].type | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด function ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์tools[].function.name | ประเภทstring | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด ใช้เมื่อ: มีเครื่องมือฟังก์ชันให้ใช้ | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์tools[].function.description | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์tools[].function.parameters | ประเภทJSON_schema | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์tool_choice | ประเภทstring|object | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์parallel_tool_calls | ประเภทboolean | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์response_format | ประเภทobject | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์reasoning_effort | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์reasoning | ประเภทobject | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์service_tier | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์instructions | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ฟิลด์เพื่อความเข้ากันได้ | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์functions | ประเภทfunction[] | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์function_call | ประเภทstring|object | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์prompt_cache_options | ประเภทobject | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์modalities | ประเภทstring[] | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด text | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์provider | ประเภทobject | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด เงื่อนไข: เส้นทางข้อความ Ultra นี้ปฏิเสธ provider.options | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์cache_control.ttl | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด เงื่อนไข: ตำแหน่งแคชพรอมป์ต์จริงปฏิเสธ 1h | ค่าเริ่มต้น— |
ข้อความ · ข้อความ UTF8
messages[].content
| พารามิเตอร์ | ข้อกำหนด |
|---|---|
พารามิเตอร์content_type | ข้อกำหนดapplication/json |
พารามิเตอร์required | ข้อกำหนดmodel, messages |
พารามิเตอร์material_types | ข้อกำหนดtext |
พารามิเตอร์messages | ข้อกำหนดอาร์เรย์ข้อความที่มีโครงสร้าง role/content |
พารามิเตอร์file_material | ข้อกำหนดแทรกเอกสาร UTF-8 จริงเป็นข้อความตามต้นฉบับ โดยไม่อนุมาน ID ไฟล์ |
พารามิเตอร์optional_controls | ข้อกำหนดstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
พารามิเตอร์control_scope | ข้อกำหนดขึ้นกับโมเดล เครื่องมือฟังก์ชันของผู้ใช้ต่างจากเครื่องมือที่โฮสต์จัดให้ |
พารามิเตอร์output_modalities | ข้อกำหนดtext |
พารามิเตอร์hosted_operations | ข้อกำหนดfalse |
พารามิเตอร์multimodal_input_binding | ข้อกำหนดnull |
วงจรการทำงาน: synchronous_or_streamed
ส่ง ID โมเดลที่ตรงทุกตัวพร้อม messages
ความยาวบริบทไม่ใช่เพดานผลลัพธ์
ไฟล์ข้อความให้ข้อความตามต้นฉบับได้ ส่วนข้อมูลเข้าภาพ/เสียง/ออบเจ็กต์ไฟล์ต้องมีการผูกที่ตรงตามจริง
ข้อมูลอัตราราคาไม่ได้เพิ่มตัวเลือกคำขอ พารามิเตอร์ที่รองรับระบุไว้สำหรับเมธอดที่เลือก
เทียบค่าบริการแต่ละรายการกับเงื่อนไขที่แสดง เลือกใช้อัตราเดียวสำหรับแต่ละชุดการตั้งค่าที่เป็นตัวเลือกทดแทนกัน
| การตั้งค่า | ตารางอัตราค่าบริการ | โทเค็นบริบท มากกว่า | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่า | ค่าบริการ |
|---|---|---|---|---|
| การตั้งค่าอัตราราคาพื้นฐานของโทเคน | ตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐาน | โทเค็นบริบท มากกว่า— | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.0025 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.02 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.00025 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช $0.00075 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น ขาออก · โทเคนการให้เหตุผลขาออก $0.02 / 1K โทเค็น |
| การตั้งค่าระดับความยาวคำขอ 1 | ตารางอัตราค่าบริการ— | โทเค็นบริบท มากกว่า0 | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่า200,000 | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.0025 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.02 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.00025 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช $0.00075 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น |
| การตั้งค่าระดับความยาวคำขอ 2 | ตารางอัตราค่าบริการ— | โทเค็นบริบท มากกว่า200,000 | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.005 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.03 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.0005 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช $0.00075 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น |
Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemini-2.5-pro", "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-2.5-pro',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-2.5-pro',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 หรือ SSE
เก็บทุกการตอบกลับ ไฟล์ และส่วนเนื้อหาที่ส่งกลับมาอย่างครบถ้วน
เก็บทุกตัวเลือกพร้อมเนื้อหา/การเรียกเครื่องมือ/การใช้เหตุผล ใน SSE ให้ประกอบส่วนเพิ่มตามดัชนีตัวเลือก/เครื่องมือ และเก็บเหตุผลสิ้นสุดกับข้อมูลการใช้งานสุดท้าย
เก็บ ID และส่วนหัวของคำขอ/คำตอบ ไม่มี URL ทั่วไปสำหรับดึงงานข้อความให้ใช้
| ฟิลด์ | ประเภท |
|---|---|
ฟิลด์choices[].index | ประเภทinteger |
ฟิลด์choices[].message.content | ประเภทstring|null |
ฟิลด์choices[].message.tool_calls | ประเภทtool_call[] |
ฟิลด์choices[].message.reasoning_content | ประเภทstring |
ฟิลด์choices[].message.reasoning_details | ประเภทobject|array |
ฟิลด์choices[].finish_reason | ประเภทstring|null |
ฟิลด์usage | ประเภทobject |
| การตอบกลับ | เงื่อนไข | ขั้นตอนถัดไป |
|---|---|---|
การตอบกลับ400 · invalid_request_error | เงื่อนไขฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้อง | ขั้นตอนถัดไปแก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่ |
Ailoot gemini-2.5-pro
Ailoot Ultra gemini-2.5-pro, google/gemini-2.5-pro
/chat/completions
google/gemini-2.5-proGemini 2.5 Pro เป็นโมเดล thinking รุ่นเสถียรของ Google สำหรับโค้ดซับซ้อน คณิตศาสตร์ STEM และวิเคราะห์บริบทยาว รับข้อความ ภาพ เสียง วิดีโอ และ PDF คืนข้อความ พร้อมเครื่องมือและเอาต์พุตมีโครงสร้าง งบเหตุผลพลวัตรองรับ 128–32,768 โทเคนและปิดทั้งหมดไม่ได้
คำอธิบายนี้ครอบคลุมความสามารถของโมเดล อินพุต เอาต์พุต และตัวเลือกที่ใช้ได้ใน Ailoot แสดงด้านล่างตามเมธอดที่เลือก
Gemini 2.5 Pro เป็นโปรไฟล์ thinking รุ่นเสถียรของ Google สำหรับโค้ดขั้นสูง คณิตศาสตร์ STEM และวิเคราะห์บริบทยาว เข้าใจข้อความ เสียง ภาพ วิดีโอ และรีโพซิทอรีโค้ดทั้งชุดได้ โปรไฟล์ Gemini API ยังรับ PDF เอาต์พุตเป็นข้อความ รวมโค้ด บทวิเคราะห์เขียน หรือระเบียนมีโครงสร้าง งานที่มีประโยชน์ให้หลักฐานและขอผลตรวจได้ เช่น วิธีแก้พร้อมอธิบาย ข้อค้นพบโค้ดเบส หรือการเทียบหลายเอกสาร
สำหรับโค้ด ให้ไฟล์เกี่ยวข้อง พฤติกรรมที่พบ และการเปลี่ยนหรือคำถามสำคัญ บริบทยาวช่วยโมเดลเชื่อมโมดูล แทนให้เหตุผลจากโค้ดแยกส่วนเดียว สำหรับสืบเส้นทางโค้ด ให้ติดตามรหัสจากฟอร์มอินพุตผ่านประมวลผลและจัดเก็บ ระบุจุดที่สัญญาเปลี่ยน และเสนอแก้เฉพาะจุด รักษาข้อจำกัดและขออ้างอิงรองรับ การแก้ที่เสนอต้องเทียบโค้ดจริงและการยืนยันที่ทำผ่านเครื่องมือเชื่อมต่อ
สำหรับคณิตศาสตร์หรือวิเคราะห์วิทยาศาสตร์ ระบุปัญหา สมมติฐาน หน่วย และรูปคำตอบที่ต้องการ ให้ข้อมูลหรือตัวเลขที่คำนวณต้องใช้ ขอผลที่มีหลักฐานและการตรวจเพื่อประเมิน เช่น กรณีขอบเขตหรือเทียบค่าเดิม ความสามารถเหตุผลของโมเดลไม่ได้ลบความกำกวมในโจทย์ แสดงปริมาณไม่ทราบหรือสมมติฐานไร้หลักฐานไว้ แทนที่จะใช้ค่าที่สะดวกมาแทน
Dynamic thinking เป็นค่าเริ่มต้นที่ระบุ คู่มือ Gemini 2.5 GenerateContent รองรับงบเหตุผลชัดแจ้ง 128 ถึง 32,768 โทเคนสำหรับ Pro หรือ -1 เพื่อ thinking ปรับตัว รุ่นนี้ปิด thinking ทั้งหมดไม่ได้ ตัวควบคุมต่างจากตัวเลือกงบศูนย์ของ Flash และระดับ thinking ของ Gemini 3 งบ thinking ชี้นำเหตุผล แทนรับประกันจำนวนโทเคนภายในตรง และเพดานคำตอบยังต้องเผื่อพื้นที่ชิ้นงานสุดท้าย
สำหรับงานเอกสารหลายสื่อ ระบุหน้า แผนภูมิ พื้นที่ภาพ หรือเหตุการณ์บันทึกที่ควรรองรับคำตอบ งานสังเคราะห์จริงขอข้อกล่าวอ้างที่แข่งขันกันจากหลายเอกสาร ข้อความรองรับ และความต่างที่สำคัญต่อการตัดสินใจหนึ่งอย่างได้ ให้โมเดลแยกข้อเท็จจริงที่ระบุจากการอนุมาน สำหรับวิดีโอหรือเสียง กำหนดว่าจะให้คำอธิบาย บทถอด สรุป หรือเปรียบเทียบ ภาพและเสียงเป็นหลักฐานสำหรับผลข้อความในโปรไฟล์นี้
หน้า API ตรงตัวระบุเรียกฟังก์ชัน รันโค้ด ค้นไฟล์ อิงผลค้นหา อิง Maps บริบท URL และเอาต์พุตมีโครงสร้าง กำหนดจุดประสงค์ฟังก์ชันกับฟิลด์พารามิเตอร์ และเก็บผลจริงในเทิร์นหลัง สำหรับระเบียนจำกัดสคีมา ระบุฟิลด์บังคับและวิธีแทนข้อมูลขาด สถาปัตยกรรมดั้งเดิมเป็นทรานส์ฟอร์เมอร์หลายสื่อแบบ sparse mixture-of-experts การออกแบบโมเดลนั้นไม่ได้ให้การรันเครื่องมือภายนอกหรือแอปสมบูรณ์เกินข้อความหรือโค้ดที่คืนเอง
ข้อมูลรุ่นดั้งเดิมระบุบริบทอินพุต 1M และเอาต์พุตข้อความ 64K ตาราง API ระบุอินพุต 1,048,576 และเอาต์พุต 65,536 โทเคน คำสั่ง เนื้อหาต้นทาง และประวัติเก็บไว้รวมในอินพุต โควตาคำตอบสูงสุดรวมโทเคนเหตุผล เพดานเล็กเกินจึงตัดคำตอบสุดท้ายได้ ระบุแคชและ batch พร้อม Flex และ Priority เก็บรหัสแต่ละแหล่งและรูปสุดท้ายที่ขอเมื่อเตรียมงานบริบทยาวอิสระ
รหัสเสถียรแยกจากรุ่น Experimental และ Preview ที่อธิบายแยกในข้อมูลรุ่น Pro ร่วมกัน อย่ากำหนดผลเฉพาะรุ่นเหล่านั้นให้โปรไฟล์นี้เพียงเพราะชื่อ Pro ร่วมกัน ข้อมูลรุ่นระบุข้อมูลหลอนที่อาจเกิดและข้อจำกัดความเข้าใจเหตุปัจจัย การอนุมานซับซ้อน และการให้เหตุผลเชิงสมมติที่สวนทางกับข้อเท็จจริง พร้อมจุดตัดความรู้มกราคม 2025 ให้หลักฐานปัจจุบันเมื่อสำคัญและตรวจอ้างอิงต้นทาง การคำนวณ และการแก้ที่เสนอ เอาต์พุตที่มีประโยชน์คือชิ้นงานข้อความหรือโค้ดที่มีหลักฐานตามงานขอ
POST /v1/messagestextjson, sse| ฟิลด์ | ประเภท | ข้อกำหนด | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น |
|---|---|---|---|---|
ฟิลด์model | ประเภทstring | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด google/gemini-2.5-pro | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages | ประเภทmessage[] | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages[].role | ประเภทstring | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด user, assistant | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages[].content | ประเภทstring | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์max_tokens | ประเภทinteger | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์stream | ประเภทboolean | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้นfalse |
ข้อความ · ข้อความ UTF-8
สตริง messages[].content
| พารามิเตอร์ | ข้อกำหนด |
|---|---|
พารามิเตอร์content_type | ข้อกำหนดapplication/json |
พารามิเตอร์required | ข้อกำหนดmodel, messages, max_tokens |
พารามิเตอร์optional_controls | ข้อกำหนดstream |
พารามิเตอร์material_types | ข้อกำหนดtext |
พารามิเตอร์text_file_material | ข้อกำหนดอ่านเอกสาร UTF-8 จริง แล้วใส่ข้อความใน input หรือสตริงเนื้อหาข้อความที่ระบุ |
วงจรการทำงาน: synchronous_or_streamed
ข้อมูลอัตราราคาไม่ได้เพิ่มตัวเลือกคำขอ พารามิเตอร์ที่รองรับระบุไว้สำหรับเมธอดที่เลือก
เทียบค่าบริการแต่ละรายการกับเงื่อนไขที่แสดง เลือกใช้อัตราเดียวสำหรับแต่ละชุดการตั้งค่าที่เป็นตัวเลือกทดแทนกัน
| การตั้งค่า | ตารางอัตราค่าบริการ | โทเค็นบริบท มากกว่า | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่า | ค่าบริการ |
|---|---|---|---|---|
| การตั้งค่าอัตราราคาพื้นฐานของโทเคน | ตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐาน | โทเค็นบริบท มากกว่า— | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.0025 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.02 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.00025 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช $0.00075 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น ขาออก · โทเคนการให้เหตุผลขาออก $0.02 / 1K โทเค็น |
| การตั้งค่าระดับความยาวคำขอ 1 | ตารางอัตราค่าบริการ— | โทเค็นบริบท มากกว่า0 | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่า200,000 | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.0025 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.02 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.00025 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช $0.00075 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น |
| การตั้งค่าระดับความยาวคำขอ 2 | ตารางอัตราค่าบริการ— | โทเค็นบริบท มากกว่า200,000 | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.005 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.03 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.0005 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช $0.00075 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น |
Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →
{\n "model": "google/gemini-2.5-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-2.5-pro', '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-2.5-pro', '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 หรือ SSE
เก็บทุกการตอบกลับ ไฟล์ และส่วนเนื้อหาที่ส่งกลับมาอย่างครบถ้วน
เก็บทุกบล็อกเนื้อหา ลายเซ็นการคิด และ ID การใช้เครื่องมือจริง ประกอบส่วนเพิ่มของบล็อก SSE ทั้งหมด บล็อกข้อความแรกไม่ใช่ผลลัพธ์ทั้งหมด
เก็บ ID และส่วนหัวของคำขอ/คำตอบ ไม่มี URL ทั่วไปสำหรับดึงงานข้อความให้ใช้
| ฟิลด์ | ประเภท |
|---|---|
ฟิลด์id | ประเภทstring |
ฟิลด์model | ประเภทstring |
ฟิลด์content[] | ประเภทtext|thinking|tool_use|other content block |
ฟิลด์stop_reason | ประเภทstring|null |
ฟิลด์usage | ประเภทobject |
| การตอบกลับ | เงื่อนไข | ขั้นตอนถัดไป |
|---|---|---|
การตอบกลับ400 · invalid_request_error | เงื่อนไขฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้อง | ขั้นตอนถัดไปแก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่ |
Ailoot gemini-2.5-pro
Ailoot Ultra gemini-2.5-pro, google/gemini-2.5-pro
/chat/completions
ตัวอย่างทางเทคนิคภาษาอังกฤษ
Trace an identifier through storage\n\nTrace this identifier through three excerpts: form sends {customer_id:'0017'}; service computes id=Number(body.customer_id); repository stores String(id). Requirement: preserve leading zeros. Identify where the contract changes, propose a minimal consistent correction and give tests for '0017', '17' and a missing ID. Do not claim the tests were executed.A source-path explanation, a proposed patch and a three-case regression-test plan.Check that the proposed path preserves distinct strings 0017 and 17 while specifying missing-ID behavior.