Gemini 2.5 Flash-Lite — Google’ning katta hajmli tarjima, tasniflash va oddiy ma’lumot ajratish uchun barqaror yengil profili. Uning gibrid mulohazasi vazifaga qarab fikrlashdan foydalanishi yoki undan voz kechishi mumkin. U matn, tasvir, audio, video va PDF qabul qilib, matn yaratadi. Foydali natija — toifa, ixcham tarjima, taqdim etilgan materialdan ajratilgan yozuv yoki doirasi cheklangan yozma tushuntirish.
Tasniflash uchun toifalar, qaror qoidasi va javob shaklini belgilang. Bir nechta mustaqil element qayta ishlansa, natijada manba identifikatorini saqlang. Qo‘llab-quvvatlash xabarini tasniflashda xabarni muammo turi bo‘yicha tasniflang va toifani asoslovchi gapni qaytaring. Ravon javob majburiy maydonni taxmin bilan to‘ldirmasligi uchun yetishmayotgan yoki noaniq dalilga oid qoidani kiriting. Modelning yengil vazifasi kirish va kerakli natija aniq belgilanganida eng foydali bo‘ladi.
Hujjatlashtirilgan 2.5 Flash-Lite konfiguratsiyasida fikrlash odatda o‘chirilgan. Google’ning GenerateContent fikrlash qo‘llanmasi 512 dan 24,576 tokengacha aniq fikrlash limitiga, fikrlashni o‘chiq saqlash uchun nolga va dinamik fikrlashni so‘rash uchun -1 qiymatiga ruxsat beradi. Bular yakuniy javob limitidan alohida mulohaza limiti boshqaruvlaridir. Ma’lumot ajratishda bir-biriga ta’sir qiluvchi shartlar yoki tasniflashda istisnolar bo‘lsa, qo‘shimcha mulohazani yoqing; oddiy o‘girish vazifasi standart fikrlashsiz xatti-harakatni saqlashi mumkin. Qo‘llanma model so‘ralgan limitdan ko‘proq yoki kamroq fikrlash tokeni ishlatishi mumkinligini qayd etadi.
Tarjima uchun maqsad til, auditoriya va saqlanadigan atamalarni bering. Natija faqat tarjimani yoki belgilangan yozuvni o‘z ichiga olishi kerakligini ko‘rsating. Hujjatdan ma’lumot ajratishda maydonlarni belgilang va chiqishni tekshirishga imkon beradigan manba parchalarini so‘rang. Yozuv uchun transkriptni qisqacha mazmundan ajrating va muhim parchani aniqlang. Tasvirlar yoki video matnli javob uchun dalil qo‘shishi mumkin. Kirish bir nechta media turini birlashtirsa ham, kerakli material aniq bo‘lib qolishi lozim.
Aynan shu barqaror jadvalda funksiya chaqirish, kod bajarish, fayl qidirish, qidiruv manbalari bilan asoslash, Maps manbalari bilan asoslash, URL konteksti va tuzilgan chiqishlar keltirilgan. Funksiyalarning aniq maqsadi va belgilangan parametrlari bo‘lishi kerak; ulangan ilova amalni bajaradi va uning natijasini beradi. Sxemaga asoslangan ajratishda qaytgan tuzilmani tekshiring va uning qiymatlarini asl material bilan solishtiring. Vosita haqidagi qaror yoki to‘g‘ri tuzilgan yozuv faqat manba va haqiqatan qaytgan dalil kontekstida foydali.
Asosiy kartada 1M kontekst oynasi va 64K matn chiqishi keltirilgan. API model sahifasida 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokeni belgilangan. Ko‘rsatmalar, manba mazmuni va saqlangan suhbat kirish limitini sarflaydi, mulohaza va javob chegarasi esa yakuniy natijaning sig‘ishiga ta’sir qiladi. Ushbu ishlab chiqaruvchi profilida keshlash, paketli ishlov, Flex va Priority ishlovi sanalgan. Takroriy vazifalarda bir xil toifa yoki maydon ta’riflarini saqlang va keyingi tekshiruv asl elementni topishi uchun identifikatorlarni natija bo‘ylab olib o‘ting.
Ushbu barqaror profil oilaning boshqa joylarida tavsiflangan iyun va sentabr Preview variantlaridan alohida. Umumiy asosiy karta sentabr Preview yaxshilanishlarini, jumladan ko‘rsatmalarga rioya qilish va ixchamlikni aynan o‘sha sinov nashriga tegishli deb belgilaydi; ularni sezdirmasdan barqaror identifikatorga ko‘chirish kerak emas. Keyingi Flash-Lite avlodlari ham boshqa fikrlash boshqaruvlari va imkoniyatlar jadvallaridan foydalanadi. 2.5 limitlarini Gemini 3 fikrlash darajasi sintaksisiga almashtirish o‘rniga nashrni saqlang va uning uchun hujjatlashtirilgan sozlamalarni tanlang.
Kartada gallyutsinatsiyalar hamda sababiy tushunish, murakkab mantiqiy xulosa chiqarish va kontrfaktual mulohaza cheklovlari keltirilgan, bilimlarning oxirgi sanasi esa 2025-yil yanvar deb berilgan. Yangiroq faktlar muhim bo‘lsa, dolzarb dalillarni taqdim eting yoki hujjatlashtirilgan manbalarga asoslash ish jarayonidan foydalaning. Tarjimalarni ma’no, ajratilgan maydonlarni manba bilan asoslanganlik, transkriptlarni esa audio bo‘yicha tekshiring. Maqsadli, kichik natija bu tekshiruvni amaliy qiladi va sayqallangan javobni da’vo qilingan tafsilot manbada borligining dalili deb qabul qilishga yo‘l qo‘ymaydi.
", "aboutText": "Gemini 2.5 Flash-Lite — Google’ning katta hajmli tarjima, tasniflash va oddiy ma’lumot ajratish uchun barqaror yengil profili. Uning gibrid mulohazasi vazifaga qarab fikrlashdan foydalanishi yoki undan voz kechishi mumkin. U matn, tasvir, audio, video va PDF qabul qilib, matn yaratadi. Foydali natija — toifa, ixcham tarjima, taqdim etilgan materialdan ajratilgan yozuv yoki doirasi cheklangan yozma tushuntirish.\n\nTasniflash uchun toifalar, qaror qoidasi va javob shaklini belgilang. Bir nechta mustaqil element qayta ishlansa, natijada manba identifikatorini saqlang. Qo‘llab-quvvatlash xabarini tasniflashda xabarni muammo turi bo‘yicha tasniflang va toifani asoslovchi gapni qaytaring. Ravon javob majburiy maydonni taxmin bilan to‘ldirmasligi uchun yetishmayotgan yoki noaniq dalilga oid qoidani kiriting. Modelning yengil vazifasi kirish va kerakli natija aniq belgilanganida eng foydali bo‘ladi.\n\nHujjatlashtirilgan 2.5 Flash-Lite konfiguratsiyasida fikrlash odatda o‘chirilgan. Google’ning GenerateContent fikrlash qo‘llanmasi 512 dan 24,576 tokengacha aniq fikrlash limitiga, fikrlashni o‘chiq saqlash uchun nolga va dinamik fikrlashni so‘rash uchun -1 qiymatiga ruxsat beradi. Bular yakuniy javob limitidan alohida mulohaza limiti boshqaruvlaridir. Ma’lumot ajratishda bir-biriga ta’sir qiluvchi shartlar yoki tasniflashda istisnolar bo‘lsa, qo‘shimcha mulohazani yoqing; oddiy o‘girish vazifasi standart fikrlashsiz xatti-harakatni saqlashi mumkin. Qo‘llanma model so‘ralgan limitdan ko‘proq yoki kamroq fikrlash tokeni ishlatishi mumkinligini qayd etadi.\n\nTarjima uchun maqsad til, auditoriya va saqlanadigan atamalarni bering. Natija faqat tarjimani yoki belgilangan yozuvni o‘z ichiga olishi kerakligini ko‘rsating. Hujjatdan ma’lumot ajratishda maydonlarni belgilang va chiqishni tekshirishga imkon beradigan manba parchalarini so‘rang. Yozuv uchun transkriptni qisqacha mazmundan ajrating va muhim parchani aniqlang. Tasvirlar yoki video matnli javob uchun dalil qo‘shishi mumkin. Kirish bir nechta media turini birlashtirsa ham, kerakli material aniq bo‘lib qolishi lozim.\n\nAynan shu barqaror jadvalda funksiya chaqirish, kod bajarish, fayl qidirish, qidiruv manbalari bilan asoslash, Maps manbalari bilan asoslash, URL konteksti va tuzilgan chiqishlar keltirilgan. Funksiyalarning aniq maqsadi va belgilangan parametrlari bo‘lishi kerak; ulangan ilova amalni bajaradi va uning natijasini beradi. Sxemaga asoslangan ajratishda qaytgan tuzilmani tekshiring va uning qiymatlarini asl material bilan solishtiring. Vosita haqidagi qaror yoki to‘g‘ri tuzilgan yozuv faqat manba va haqiqatan qaytgan dalil kontekstida foydali.\n\nAsosiy kartada 1M kontekst oynasi va 64K matn chiqishi keltirilgan. API model sahifasida 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokeni belgilangan. Ko‘rsatmalar, manba mazmuni va saqlangan suhbat kirish limitini sarflaydi, mulohaza va javob chegarasi esa yakuniy natijaning sig‘ishiga ta’sir qiladi. Ushbu ishlab chiqaruvchi profilida keshlash, paketli ishlov, Flex va Priority ishlovi sanalgan. Takroriy vazifalarda bir xil toifa yoki maydon ta’riflarini saqlang va keyingi tekshiruv asl elementni topishi uchun identifikatorlarni natija bo‘ylab olib o‘ting.\n\nUshbu barqaror profil oilaning boshqa joylarida tavsiflangan iyun va sentabr Preview variantlaridan alohida. Umumiy asosiy karta sentabr Preview yaxshilanishlarini, jumladan ko‘rsatmalarga rioya qilish va ixchamlikni aynan o‘sha sinov nashriga tegishli deb belgilaydi; ularni sezdirmasdan barqaror identifikatorga ko‘chirish kerak emas. Keyingi Flash-Lite avlodlari ham boshqa fikrlash boshqaruvlari va imkoniyatlar jadvallaridan foydalanadi. 2.5 limitlarini Gemini 3 fikrlash darajasi sintaksisiga almashtirish o‘rniga nashrni saqlang va uning uchun hujjatlashtirilgan sozlamalarni tanlang.\n\nKartada gallyutsinatsiyalar hamda sababiy tushunish, murakkab mantiqiy xulosa chiqarish va kontrfaktual mulohaza cheklovlari keltirilgan, bilimlarning oxirgi sanasi esa 2025-yil yanvar deb berilgan. Yangiroq faktlar muhim bo‘lsa, dolzarb dalillarni taqdim eting yoki hujjatlashtirilgan manbalarga asoslash ish jarayonidan foydalaning. Tarjimalarni ma’no, ajratilgan maydonlarni manba bilan asoslanganlik, transkriptlarni esa audio bo‘yicha tekshiring. Maqsadli, kichik natija bu tekshiruvni amaliy qiladi va sayqallangan javobni da’vo qilingan tafsilot manbada borligining dalili deb qabul qilishga yo‘l qo‘ymaydi.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Translate a pickup instruction\n\nTranslate this pickup instruction into French for a customer: "Collect order AR-62 at reception between 14:00 and 17:00. Bring the pickup code. Do not send the code by email." Keep AR-62 and the time range unchanged. Return only the translation, preserving both the required action and the warning.One French translation with the original order ID and time range, without commentary.Check the order ID, both times and the prohibition on emailing the code against the source.gemini-2.5-flash-liteGemini 2.5 Flash-Lite — Google’ning tez-tez bajariladigan tasniflash, tarjima va oddiy ma’lumot ajratish uchun barqaror multimodal matn modeli. Fikrlash odatda o‘chirilgan bo‘lib, uni 512–24,576 tokenli mulohaza limiti bilan yoqish mumkin. U matn va mediani qabul qiladi, vositalar va tuzilgan chiqishni qo‘llab-quvvatlaydi; kirish chegarasi 1,048,576 token.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemini 2.5 Flash-Lite — Google’ning katta hajmli tarjima, tasniflash va oddiy ma’lumot ajratish uchun barqaror yengil profili. Uning gibrid mulohazasi vazifaga qarab fikrlashdan foydalanishi yoki undan voz kechishi mumkin. U matn, tasvir, audio, video va PDF qabul qilib, matn yaratadi. Foydali natija — toifa, ixcham tarjima, taqdim etilgan materialdan ajratilgan yozuv yoki doirasi cheklangan yozma tushuntirish.
Tasniflash uchun toifalar, qaror qoidasi va javob shaklini belgilang. Bir nechta mustaqil element qayta ishlansa, natijada manba identifikatorini saqlang. Qo‘llab-quvvatlash xabarini tasniflashda xabarni muammo turi bo‘yicha tasniflang va toifani asoslovchi gapni qaytaring. Ravon javob majburiy maydonni taxmin bilan to‘ldirmasligi uchun yetishmayotgan yoki noaniq dalilga oid qoidani kiriting. Modelning yengil vazifasi kirish va kerakli natija aniq belgilanganida eng foydali bo‘ladi.
Hujjatlashtirilgan 2.5 Flash-Lite konfiguratsiyasida fikrlash odatda o‘chirilgan. Google’ning GenerateContent fikrlash qo‘llanmasi 512 dan 24,576 tokengacha aniq fikrlash limitiga, fikrlashni o‘chiq saqlash uchun nolga va dinamik fikrlashni so‘rash uchun -1 qiymatiga ruxsat beradi. Bular yakuniy javob limitidan alohida mulohaza limiti boshqaruvlaridir. Ma’lumot ajratishda bir-biriga ta’sir qiluvchi shartlar yoki tasniflashda istisnolar bo‘lsa, qo‘shimcha mulohazani yoqing; oddiy o‘girish vazifasi standart fikrlashsiz xatti-harakatni saqlashi mumkin. Qo‘llanma model so‘ralgan limitdan ko‘proq yoki kamroq fikrlash tokeni ishlatishi mumkinligini qayd etadi.
Tarjima uchun maqsad til, auditoriya va saqlanadigan atamalarni bering. Natija faqat tarjimani yoki belgilangan yozuvni o‘z ichiga olishi kerakligini ko‘rsating. Hujjatdan ma’lumot ajratishda maydonlarni belgilang va chiqishni tekshirishga imkon beradigan manba parchalarini so‘rang. Yozuv uchun transkriptni qisqacha mazmundan ajrating va muhim parchani aniqlang. Tasvirlar yoki video matnli javob uchun dalil qo‘shishi mumkin. Kirish bir nechta media turini birlashtirsa ham, kerakli material aniq bo‘lib qolishi lozim.
Aynan shu barqaror jadvalda funksiya chaqirish, kod bajarish, fayl qidirish, qidiruv manbalari bilan asoslash, Maps manbalari bilan asoslash, URL konteksti va tuzilgan chiqishlar keltirilgan. Funksiyalarning aniq maqsadi va belgilangan parametrlari bo‘lishi kerak; ulangan ilova amalni bajaradi va uning natijasini beradi. Sxemaga asoslangan ajratishda qaytgan tuzilmani tekshiring va uning qiymatlarini asl material bilan solishtiring. Vosita haqidagi qaror yoki to‘g‘ri tuzilgan yozuv faqat manba va haqiqatan qaytgan dalil kontekstida foydali.
Asosiy kartada 1M kontekst oynasi va 64K matn chiqishi keltirilgan. API model sahifasida 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokeni belgilangan. Ko‘rsatmalar, manba mazmuni va saqlangan suhbat kirish limitini sarflaydi, mulohaza va javob chegarasi esa yakuniy natijaning sig‘ishiga ta’sir qiladi. Ushbu ishlab chiqaruvchi profilida keshlash, paketli ishlov, Flex va Priority ishlovi sanalgan. Takroriy vazifalarda bir xil toifa yoki maydon ta’riflarini saqlang va keyingi tekshiruv asl elementni topishi uchun identifikatorlarni natija bo‘ylab olib o‘ting.
Ushbu barqaror profil oilaning boshqa joylarida tavsiflangan iyun va sentabr Preview variantlaridan alohida. Umumiy asosiy karta sentabr Preview yaxshilanishlarini, jumladan ko‘rsatmalarga rioya qilish va ixchamlikni aynan o‘sha sinov nashriga tegishli deb belgilaydi; ularni sezdirmasdan barqaror identifikatorga ko‘chirish kerak emas. Keyingi Flash-Lite avlodlari ham boshqa fikrlash boshqaruvlari va imkoniyatlar jadvallaridan foydalanadi. 2.5 limitlarini Gemini 3 fikrlash darajasi sintaksisiga almashtirish o‘rniga nashrni saqlang va uning uchun hujjatlashtirilgan sozlamalarni tanlang.
Kartada gallyutsinatsiyalar hamda sababiy tushunish, murakkab mantiqiy xulosa chiqarish va kontrfaktual mulohaza cheklovlari keltirilgan, bilimlarning oxirgi sanasi esa 2025-yil yanvar deb berilgan. Yangiroq faktlar muhim bo‘lsa, dolzarb dalillarni taqdim eting yoki hujjatlashtirilgan manbalarga asoslash ish jarayonidan foydalaning. Tarjimalarni ma’no, ajratilgan maydonlarni manba bilan asoslanganlik, transkriptlarni esa audio bo‘yicha tekshiring. Maqsadli, kichik natija bu tekshiruvni amaliy qiladi va sayqallangan javobni da’vo qilingan tafsilot manbada borligining dalili deb qabul qilishga yo‘l qo‘ymaydi.
POST /v1/messagestext, imagetext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar gemini-2.5-flash-lite | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar user, assistant | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring|content_block[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonsystem | Turstring|content_block[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Cheklov qo‘llanadigan obyekt: Tanlangan model yoki kartaning aniq yuqori chegarasi | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Maydontemperature | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontop_p | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstop_sequences | Turstring[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools | Turtool[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].name | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Vosita taqdim etilgan | Standart— |
Maydontools[].description | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontools[].input_schema | TurJSON_schema | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontool_choice | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonthinking.type | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonthinking.budget_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonoutput_config.effort | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmetadata | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydoncache_control | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Matn · UTF8 matni
messages[].content yoki type=text bloki
Matn + rasm
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} yoki type=url turidagi manba
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext, image |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Parametr talablarinull |
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrtext_file_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 kontenti matn sifatida kiritiladi; fayl IDlari/URLs uchun alohida aniq qo‘llab-quvvatlash kerak |
Hayot sikli: exact retained published method
Metod tuzilishlari va IDlari aniq; yetkazib beruvchining imkoniyati so‘rovni qabul qilishga ruxsatdan alohida.
POST /v1/messagesAiloot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
Modelning ma’lumot jadvallari usul tanlash, narx hisobi yoki to‘lovlarni o‘zgartirmaydi. Amaldagi to‘lovlar tanlangan Ailoot usuli tariflari bo‘yicha hisoblanadi.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaOpenAI Chat · Tokenlar uchun asosiy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0008 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00002 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaOpenAI Chat · So‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0008 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00002 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaAnthropic Messages · Tokenlar uchun asosiy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0008 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00002 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaAnthropic Messages · So‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0008 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00002 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
set -eu\n: "${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-flash-lite", "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-flash-lite", "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-flash-lite",\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-flash-lite",\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-flash-lite',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 yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Barcha kontent bloklari, fikrlash imzolari va haqiqiy vosita ishlatish IDlarini saqlang. SSE bloklarining barcha o‘zgarish qismlarini yig‘ing; birinchi matn bloki to‘liq chiqish emas.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonid | Turstring |
Maydonmodel | Turstring |
Maydoncontent[] | Turtext|thinking|tool_use|other content block |
Maydonstop_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot gemini-2.5-flash-lite
Ailoot Ultra gemini-2.5-flash-lite, google/gemini-2.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-2.5-flash-lite, gemini-2.5-flash-lite, gemini-2.5-flash-lite
gemini-2.5-flash-liteGemini 2.5 Flash-Lite — Google’ning tez-tez bajariladigan tasniflash, tarjima va oddiy ma’lumot ajratish uchun barqaror multimodal matn modeli. Fikrlash odatda o‘chirilgan bo‘lib, uni 512–24,576 tokenli mulohaza limiti bilan yoqish mumkin. U matn va mediani qabul qiladi, vositalar va tuzilgan chiqishni qo‘llab-quvvatlaydi; kirish chegarasi 1,048,576 token.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemini 2.5 Flash-Lite — Google’ning katta hajmli tarjima, tasniflash va oddiy ma’lumot ajratish uchun barqaror yengil profili. Uning gibrid mulohazasi vazifaga qarab fikrlashdan foydalanishi yoki undan voz kechishi mumkin. U matn, tasvir, audio, video va PDF qabul qilib, matn yaratadi. Foydali natija — toifa, ixcham tarjima, taqdim etilgan materialdan ajratilgan yozuv yoki doirasi cheklangan yozma tushuntirish.
Tasniflash uchun toifalar, qaror qoidasi va javob shaklini belgilang. Bir nechta mustaqil element qayta ishlansa, natijada manba identifikatorini saqlang. Qo‘llab-quvvatlash xabarini tasniflashda xabarni muammo turi bo‘yicha tasniflang va toifani asoslovchi gapni qaytaring. Ravon javob majburiy maydonni taxmin bilan to‘ldirmasligi uchun yetishmayotgan yoki noaniq dalilga oid qoidani kiriting. Modelning yengil vazifasi kirish va kerakli natija aniq belgilanganida eng foydali bo‘ladi.
Hujjatlashtirilgan 2.5 Flash-Lite konfiguratsiyasida fikrlash odatda o‘chirilgan. Google’ning GenerateContent fikrlash qo‘llanmasi 512 dan 24,576 tokengacha aniq fikrlash limitiga, fikrlashni o‘chiq saqlash uchun nolga va dinamik fikrlashni so‘rash uchun -1 qiymatiga ruxsat beradi. Bular yakuniy javob limitidan alohida mulohaza limiti boshqaruvlaridir. Ma’lumot ajratishda bir-biriga ta’sir qiluvchi shartlar yoki tasniflashda istisnolar bo‘lsa, qo‘shimcha mulohazani yoqing; oddiy o‘girish vazifasi standart fikrlashsiz xatti-harakatni saqlashi mumkin. Qo‘llanma model so‘ralgan limitdan ko‘proq yoki kamroq fikrlash tokeni ishlatishi mumkinligini qayd etadi.
Tarjima uchun maqsad til, auditoriya va saqlanadigan atamalarni bering. Natija faqat tarjimani yoki belgilangan yozuvni o‘z ichiga olishi kerakligini ko‘rsating. Hujjatdan ma’lumot ajratishda maydonlarni belgilang va chiqishni tekshirishga imkon beradigan manba parchalarini so‘rang. Yozuv uchun transkriptni qisqacha mazmundan ajrating va muhim parchani aniqlang. Tasvirlar yoki video matnli javob uchun dalil qo‘shishi mumkin. Kirish bir nechta media turini birlashtirsa ham, kerakli material aniq bo‘lib qolishi lozim.
Aynan shu barqaror jadvalda funksiya chaqirish, kod bajarish, fayl qidirish, qidiruv manbalari bilan asoslash, Maps manbalari bilan asoslash, URL konteksti va tuzilgan chiqishlar keltirilgan. Funksiyalarning aniq maqsadi va belgilangan parametrlari bo‘lishi kerak; ulangan ilova amalni bajaradi va uning natijasini beradi. Sxemaga asoslangan ajratishda qaytgan tuzilmani tekshiring va uning qiymatlarini asl material bilan solishtiring. Vosita haqidagi qaror yoki to‘g‘ri tuzilgan yozuv faqat manba va haqiqatan qaytgan dalil kontekstida foydali.
Asosiy kartada 1M kontekst oynasi va 64K matn chiqishi keltirilgan. API model sahifasida 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokeni belgilangan. Ko‘rsatmalar, manba mazmuni va saqlangan suhbat kirish limitini sarflaydi, mulohaza va javob chegarasi esa yakuniy natijaning sig‘ishiga ta’sir qiladi. Ushbu ishlab chiqaruvchi profilida keshlash, paketli ishlov, Flex va Priority ishlovi sanalgan. Takroriy vazifalarda bir xil toifa yoki maydon ta’riflarini saqlang va keyingi tekshiruv asl elementni topishi uchun identifikatorlarni natija bo‘ylab olib o‘ting.
Ushbu barqaror profil oilaning boshqa joylarida tavsiflangan iyun va sentabr Preview variantlaridan alohida. Umumiy asosiy karta sentabr Preview yaxshilanishlarini, jumladan ko‘rsatmalarga rioya qilish va ixchamlikni aynan o‘sha sinov nashriga tegishli deb belgilaydi; ularni sezdirmasdan barqaror identifikatorga ko‘chirish kerak emas. Keyingi Flash-Lite avlodlari ham boshqa fikrlash boshqaruvlari va imkoniyatlar jadvallaridan foydalanadi. 2.5 limitlarini Gemini 3 fikrlash darajasi sintaksisiga almashtirish o‘rniga nashrni saqlang va uning uchun hujjatlashtirilgan sozlamalarni tanlang.
Kartada gallyutsinatsiyalar hamda sababiy tushunish, murakkab mantiqiy xulosa chiqarish va kontrfaktual mulohaza cheklovlari keltirilgan, bilimlarning oxirgi sanasi esa 2025-yil yanvar deb berilgan. Yangiroq faktlar muhim bo‘lsa, dolzarb dalillarni taqdim eting yoki hujjatlashtirilgan manbalarga asoslash ish jarayonidan foydalaning. Tarjimalarni ma’no, ajratilgan maydonlarni manba bilan asoslanganlik, transkriptlarni esa audio bo‘yicha tekshiring. Maqsadli, kichik natija bu tekshiruvni amaliy qiladi va sayqallangan javobni da’vo qilingan tafsilot manbada borligining dalili deb qabul qilishga yo‘l qo‘ymaydi.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonpath.model | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar gemini-2.5-flash-lite | Standart— |
Maydoncontents | Turcontent[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydoncontents[].role | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar user, model | Standart— |
Maydoncontents[].parts | Turpart[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
MaydonsystemInstruction | Turcontent | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
MaydongenerationConfig.maxOutputTokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
MaydongenerationConfig.temperature | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
MaydongenerationConfig.topP | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
MaydongenerationConfig.topK | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
MaydongenerationConfig.stopSequences | Turstring[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
MaydongenerationConfig.thinkingConfig.includeThoughts | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
MaydongenerationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].functionDeclarations | Turfunction_declaration[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
MaydontoolConfig.functionCallingConfig.mode | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
MaydonsafetySettings | Turobject[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
MaydonsessionId | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Matn · UTF8 matni
contents[].parts[].text
Matn + rasm
parts[].inlineData={mimeType,data}
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext, image |
Parametrrequired | Parametr talablaricontents |
Parametroptional_controls | Parametr talablarinull |
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrtext_file_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 kontenti matn sifatida kiritiladi; fayl IDlari/URLs uchun alohida aniq qo‘llab-quvvatlash kerak |
Hayot sikli: exact retained published method
Metod tuzilishlari va IDlari aniq; yetkazib beruvchining imkoniyati so‘rovni qabul qilishga ruxsatdan alohida.
POST /v1beta/models/{model}:generateContentAiloot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
Modelning ma’lumot jadvallari usul tanlash, narx hisobi yoki to‘lovlarni o‘zgartirmaydi. Amaldagi to‘lovlar tanlangan Ailoot usuli tariflari bo‘yicha hisoblanadi.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaOpenAI Chat · Tokenlar uchun asosiy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0008 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00002 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaOpenAI Chat · So‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0008 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00002 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaAnthropic Messages · Tokenlar uchun asosiy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0008 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00002 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaAnthropic Messages · So‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0008 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00002 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
set -eu\n: "${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-flash-lite: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-flash-lite: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-flash-lite", 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-flash-lite", 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-flash-lite',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 yoki qo‘llab-quvvatlanadigan oqimli uzatish
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Funksiya chaqiruvlari, fikrlash imzolari va sarf ma’lumotlari bilan birga barcha nomzod javoblar va qismlarni saqlang; oqim qismlarini tartib bilan yig‘ing.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
MaydonresponseId | Turstring |
MaydonmodelVersion | Turstring |
Maydoncandidates[].content.parts[] | Turtext|inlineData|functionCall|other part |
Maydoncandidates[].finishReason | Turstring |
MaydonusageMetadata | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot gemini-2.5-flash-lite
Ailoot Ultra gemini-2.5-flash-lite, google/gemini-2.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-2.5-flash-lite, gemini-2.5-flash-lite, gemini-2.5-flash-lite
gemini-2.5-flash-liteGemini 2.5 Flash-Lite — Google’ning tez-tez bajariladigan tasniflash, tarjima va oddiy ma’lumot ajratish uchun barqaror multimodal matn modeli. Fikrlash odatda o‘chirilgan bo‘lib, uni 512–24,576 tokenli mulohaza limiti bilan yoqish mumkin. U matn va mediani qabul qiladi, vositalar va tuzilgan chiqishni qo‘llab-quvvatlaydi; kirish chegarasi 1,048,576 token.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemini 2.5 Flash-Lite — Google’ning katta hajmli tarjima, tasniflash va oddiy ma’lumot ajratish uchun barqaror yengil profili. Uning gibrid mulohazasi vazifaga qarab fikrlashdan foydalanishi yoki undan voz kechishi mumkin. U matn, tasvir, audio, video va PDF qabul qilib, matn yaratadi. Foydali natija — toifa, ixcham tarjima, taqdim etilgan materialdan ajratilgan yozuv yoki doirasi cheklangan yozma tushuntirish.
Tasniflash uchun toifalar, qaror qoidasi va javob shaklini belgilang. Bir nechta mustaqil element qayta ishlansa, natijada manba identifikatorini saqlang. Qo‘llab-quvvatlash xabarini tasniflashda xabarni muammo turi bo‘yicha tasniflang va toifani asoslovchi gapni qaytaring. Ravon javob majburiy maydonni taxmin bilan to‘ldirmasligi uchun yetishmayotgan yoki noaniq dalilga oid qoidani kiriting. Modelning yengil vazifasi kirish va kerakli natija aniq belgilanganida eng foydali bo‘ladi.
Hujjatlashtirilgan 2.5 Flash-Lite konfiguratsiyasida fikrlash odatda o‘chirilgan. Google’ning GenerateContent fikrlash qo‘llanmasi 512 dan 24,576 tokengacha aniq fikrlash limitiga, fikrlashni o‘chiq saqlash uchun nolga va dinamik fikrlashni so‘rash uchun -1 qiymatiga ruxsat beradi. Bular yakuniy javob limitidan alohida mulohaza limiti boshqaruvlaridir. Ma’lumot ajratishda bir-biriga ta’sir qiluvchi shartlar yoki tasniflashda istisnolar bo‘lsa, qo‘shimcha mulohazani yoqing; oddiy o‘girish vazifasi standart fikrlashsiz xatti-harakatni saqlashi mumkin. Qo‘llanma model so‘ralgan limitdan ko‘proq yoki kamroq fikrlash tokeni ishlatishi mumkinligini qayd etadi.
Tarjima uchun maqsad til, auditoriya va saqlanadigan atamalarni bering. Natija faqat tarjimani yoki belgilangan yozuvni o‘z ichiga olishi kerakligini ko‘rsating. Hujjatdan ma’lumot ajratishda maydonlarni belgilang va chiqishni tekshirishga imkon beradigan manba parchalarini so‘rang. Yozuv uchun transkriptni qisqacha mazmundan ajrating va muhim parchani aniqlang. Tasvirlar yoki video matnli javob uchun dalil qo‘shishi mumkin. Kirish bir nechta media turini birlashtirsa ham, kerakli material aniq bo‘lib qolishi lozim.
Aynan shu barqaror jadvalda funksiya chaqirish, kod bajarish, fayl qidirish, qidiruv manbalari bilan asoslash, Maps manbalari bilan asoslash, URL konteksti va tuzilgan chiqishlar keltirilgan. Funksiyalarning aniq maqsadi va belgilangan parametrlari bo‘lishi kerak; ulangan ilova amalni bajaradi va uning natijasini beradi. Sxemaga asoslangan ajratishda qaytgan tuzilmani tekshiring va uning qiymatlarini asl material bilan solishtiring. Vosita haqidagi qaror yoki to‘g‘ri tuzilgan yozuv faqat manba va haqiqatan qaytgan dalil kontekstida foydali.
Asosiy kartada 1M kontekst oynasi va 64K matn chiqishi keltirilgan. API model sahifasida 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokeni belgilangan. Ko‘rsatmalar, manba mazmuni va saqlangan suhbat kirish limitini sarflaydi, mulohaza va javob chegarasi esa yakuniy natijaning sig‘ishiga ta’sir qiladi. Ushbu ishlab chiqaruvchi profilida keshlash, paketli ishlov, Flex va Priority ishlovi sanalgan. Takroriy vazifalarda bir xil toifa yoki maydon ta’riflarini saqlang va keyingi tekshiruv asl elementni topishi uchun identifikatorlarni natija bo‘ylab olib o‘ting.
Ushbu barqaror profil oilaning boshqa joylarida tavsiflangan iyun va sentabr Preview variantlaridan alohida. Umumiy asosiy karta sentabr Preview yaxshilanishlarini, jumladan ko‘rsatmalarga rioya qilish va ixchamlikni aynan o‘sha sinov nashriga tegishli deb belgilaydi; ularni sezdirmasdan barqaror identifikatorga ko‘chirish kerak emas. Keyingi Flash-Lite avlodlari ham boshqa fikrlash boshqaruvlari va imkoniyatlar jadvallaridan foydalanadi. 2.5 limitlarini Gemini 3 fikrlash darajasi sintaksisiga almashtirish o‘rniga nashrni saqlang va uning uchun hujjatlashtirilgan sozlamalarni tanlang.
Kartada gallyutsinatsiyalar hamda sababiy tushunish, murakkab mantiqiy xulosa chiqarish va kontrfaktual mulohaza cheklovlari keltirilgan, bilimlarning oxirgi sanasi esa 2025-yil yanvar deb berilgan. Yangiroq faktlar muhim bo‘lsa, dolzarb dalillarni taqdim eting yoki hujjatlashtirilgan manbalarga asoslash ish jarayonidan foydalaning. Tarjimalarni ma’no, ajratilgan maydonlarni manba bilan asoslanganlik, transkriptlarni esa audio bo‘yicha tekshiring. Maqsadli, kichik natija bu tekshiruvni amaliy qiladi va sayqallangan javobni da’vo qilingan tafsilot manbada borligining dalili deb qabul qilishga yo‘l qo‘ymaydi.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar gemini-2.5-flash-lite | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Matnli suhbat | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Matn · UTF8 matni
messages[].content
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrmessages | Parametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi |
Parametrfile_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream |
Parametrcontrol_scope | Parametr talablariMatnli suhbat; stream mantiqiy qiymat bo‘lib, standart holatda false. |
Parametroutput_modalities | Parametr talablaritext |
Parametrhosted_operations | Parametr talablarifalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Parametr talablarinull |
Usul taxalluslari: /chat/completions
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Aniq model IDsini messages bilan yuboring.
Kontekst uzunligi chiqishning yuqori chegarasi emas.
Matn fayli aynan matnni taqdim etishi mumkin; tasvir, audio va fayl obyekti kirishlari aniq bog‘lashni talab qiladi.
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0008 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00002 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0008 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00002 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${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-flash-lite","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-flash-lite", 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 yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Har bir javob variantini va uning kontenti, vosita chaqiruvlari hamda fikrlash ma’lumotlarini saqlang. SSEda o‘zgarish qismlarini variant va vosita indeksi bo‘yicha yig‘ing, yakuniy tugash sababi va sarf ma’lumotlarini saqlang.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonchoices[].index | Turinteger |
Maydonchoices[].message.content | Turstring|null |
Maydonchoices[].message.tool_calls | Turtool_call[] |
Maydonchoices[].message.reasoning_content | Turstring |
Maydonchoices[].message.reasoning_details | Turobject|array |
Maydonchoices[].finish_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot gemini-2.5-flash-lite
Ailoot Ultra gemini-2.5-flash-lite, google/gemini-2.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-2.5-flash-lite, gemini-2.5-flash-lite, gemini-2.5-flash-lite
gemini-2.5-flash-liteGemini 2.5 Flash-Lite — Google’ning tez-tez bajariladigan tasniflash, tarjima va oddiy ma’lumot ajratish uchun barqaror multimodal matn modeli. Fikrlash odatda o‘chirilgan bo‘lib, uni 512–24,576 tokenli mulohaza limiti bilan yoqish mumkin. U matn va mediani qabul qiladi, vositalar va tuzilgan chiqishni qo‘llab-quvvatlaydi; kirish chegarasi 1,048,576 token.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemini 2.5 Flash-Lite — Google’ning katta hajmli tarjima, tasniflash va oddiy ma’lumot ajratish uchun barqaror yengil profili. Uning gibrid mulohazasi vazifaga qarab fikrlashdan foydalanishi yoki undan voz kechishi mumkin. U matn, tasvir, audio, video va PDF qabul qilib, matn yaratadi. Foydali natija — toifa, ixcham tarjima, taqdim etilgan materialdan ajratilgan yozuv yoki doirasi cheklangan yozma tushuntirish.
Tasniflash uchun toifalar, qaror qoidasi va javob shaklini belgilang. Bir nechta mustaqil element qayta ishlansa, natijada manba identifikatorini saqlang. Qo‘llab-quvvatlash xabarini tasniflashda xabarni muammo turi bo‘yicha tasniflang va toifani asoslovchi gapni qaytaring. Ravon javob majburiy maydonni taxmin bilan to‘ldirmasligi uchun yetishmayotgan yoki noaniq dalilga oid qoidani kiriting. Modelning yengil vazifasi kirish va kerakli natija aniq belgilanganida eng foydali bo‘ladi.
Hujjatlashtirilgan 2.5 Flash-Lite konfiguratsiyasida fikrlash odatda o‘chirilgan. Google’ning GenerateContent fikrlash qo‘llanmasi 512 dan 24,576 tokengacha aniq fikrlash limitiga, fikrlashni o‘chiq saqlash uchun nolga va dinamik fikrlashni so‘rash uchun -1 qiymatiga ruxsat beradi. Bular yakuniy javob limitidan alohida mulohaza limiti boshqaruvlaridir. Ma’lumot ajratishda bir-biriga ta’sir qiluvchi shartlar yoki tasniflashda istisnolar bo‘lsa, qo‘shimcha mulohazani yoqing; oddiy o‘girish vazifasi standart fikrlashsiz xatti-harakatni saqlashi mumkin. Qo‘llanma model so‘ralgan limitdan ko‘proq yoki kamroq fikrlash tokeni ishlatishi mumkinligini qayd etadi.
Tarjima uchun maqsad til, auditoriya va saqlanadigan atamalarni bering. Natija faqat tarjimani yoki belgilangan yozuvni o‘z ichiga olishi kerakligini ko‘rsating. Hujjatdan ma’lumot ajratishda maydonlarni belgilang va chiqishni tekshirishga imkon beradigan manba parchalarini so‘rang. Yozuv uchun transkriptni qisqacha mazmundan ajrating va muhim parchani aniqlang. Tasvirlar yoki video matnli javob uchun dalil qo‘shishi mumkin. Kirish bir nechta media turini birlashtirsa ham, kerakli material aniq bo‘lib qolishi lozim.
Aynan shu barqaror jadvalda funksiya chaqirish, kod bajarish, fayl qidirish, qidiruv manbalari bilan asoslash, Maps manbalari bilan asoslash, URL konteksti va tuzilgan chiqishlar keltirilgan. Funksiyalarning aniq maqsadi va belgilangan parametrlari bo‘lishi kerak; ulangan ilova amalni bajaradi va uning natijasini beradi. Sxemaga asoslangan ajratishda qaytgan tuzilmani tekshiring va uning qiymatlarini asl material bilan solishtiring. Vosita haqidagi qaror yoki to‘g‘ri tuzilgan yozuv faqat manba va haqiqatan qaytgan dalil kontekstida foydali.
Asosiy kartada 1M kontekst oynasi va 64K matn chiqishi keltirilgan. API model sahifasida 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokeni belgilangan. Ko‘rsatmalar, manba mazmuni va saqlangan suhbat kirish limitini sarflaydi, mulohaza va javob chegarasi esa yakuniy natijaning sig‘ishiga ta’sir qiladi. Ushbu ishlab chiqaruvchi profilida keshlash, paketli ishlov, Flex va Priority ishlovi sanalgan. Takroriy vazifalarda bir xil toifa yoki maydon ta’riflarini saqlang va keyingi tekshiruv asl elementni topishi uchun identifikatorlarni natija bo‘ylab olib o‘ting.
Ushbu barqaror profil oilaning boshqa joylarida tavsiflangan iyun va sentabr Preview variantlaridan alohida. Umumiy asosiy karta sentabr Preview yaxshilanishlarini, jumladan ko‘rsatmalarga rioya qilish va ixchamlikni aynan o‘sha sinov nashriga tegishli deb belgilaydi; ularni sezdirmasdan barqaror identifikatorga ko‘chirish kerak emas. Keyingi Flash-Lite avlodlari ham boshqa fikrlash boshqaruvlari va imkoniyatlar jadvallaridan foydalanadi. 2.5 limitlarini Gemini 3 fikrlash darajasi sintaksisiga almashtirish o‘rniga nashrni saqlang va uning uchun hujjatlashtirilgan sozlamalarni tanlang.
Kartada gallyutsinatsiyalar hamda sababiy tushunish, murakkab mantiqiy xulosa chiqarish va kontrfaktual mulohaza cheklovlari keltirilgan, bilimlarning oxirgi sanasi esa 2025-yil yanvar deb berilgan. Yangiroq faktlar muhim bo‘lsa, dolzarb dalillarni taqdim eting yoki hujjatlashtirilgan manbalarga asoslash ish jarayonidan foydalaning. Tarjimalarni ma’no, ajratilgan maydonlarni manba bilan asoslanganlik, transkriptlarni esa audio bo‘yicha tekshiring. Maqsadli, kichik natija bu tekshiruvni amaliy qiladi va sayqallangan javobni da’vo qilingan tafsilot manbada borligining dalili deb qabul qilishga yo‘l qo‘ymaydi.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar gemini-2.5-flash-lite | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar user, assistant | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Matn · UTF-8 matni
messages[].content satri
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrtext_file_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjatini o‘qing va uning matnini ko‘rsatilgan kirish yoki xabar kontenti satriga joylashtiring. |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0008 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00002 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0008 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00002 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "gemini-2.5-flash-lite",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-flash-lite', '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-flash-lite', '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 yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Barcha kontent bloklari, fikrlash imzolari va haqiqiy vosita ishlatish IDlarini saqlang. SSE bloklarining barcha o‘zgarish qismlarini yig‘ing; birinchi matn bloki to‘liq chiqish emas.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonid | Turstring |
Maydonmodel | Turstring |
Maydoncontent[] | Turtext|thinking|tool_use|other content block |
Maydonstop_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot gemini-2.5-flash-lite
Ailoot Ultra gemini-2.5-flash-lite, google/gemini-2.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-2.5-flash-lite, gemini-2.5-flash-lite, gemini-2.5-flash-lite
google/gemini-2.5-flash-liteGemini 2.5 Flash-Lite — Google’ning tez-tez bajariladigan tasniflash, tarjima va oddiy ma’lumot ajratish uchun barqaror multimodal matn modeli. Fikrlash odatda o‘chirilgan bo‘lib, uni 512–24,576 tokenli mulohaza limiti bilan yoqish mumkin. U matn va mediani qabul qiladi, vositalar va tuzilgan chiqishni qo‘llab-quvvatlaydi; kirish chegarasi 1,048,576 token.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemini 2.5 Flash-Lite — Google’ning katta hajmli tarjima, tasniflash va oddiy ma’lumot ajratish uchun barqaror yengil profili. Uning gibrid mulohazasi vazifaga qarab fikrlashdan foydalanishi yoki undan voz kechishi mumkin. U matn, tasvir, audio, video va PDF qabul qilib, matn yaratadi. Foydali natija — toifa, ixcham tarjima, taqdim etilgan materialdan ajratilgan yozuv yoki doirasi cheklangan yozma tushuntirish.
Tasniflash uchun toifalar, qaror qoidasi va javob shaklini belgilang. Bir nechta mustaqil element qayta ishlansa, natijada manba identifikatorini saqlang. Qo‘llab-quvvatlash xabarini tasniflashda xabarni muammo turi bo‘yicha tasniflang va toifani asoslovchi gapni qaytaring. Ravon javob majburiy maydonni taxmin bilan to‘ldirmasligi uchun yetishmayotgan yoki noaniq dalilga oid qoidani kiriting. Modelning yengil vazifasi kirish va kerakli natija aniq belgilanganida eng foydali bo‘ladi.
Hujjatlashtirilgan 2.5 Flash-Lite konfiguratsiyasida fikrlash odatda o‘chirilgan. Google’ning GenerateContent fikrlash qo‘llanmasi 512 dan 24,576 tokengacha aniq fikrlash limitiga, fikrlashni o‘chiq saqlash uchun nolga va dinamik fikrlashni so‘rash uchun -1 qiymatiga ruxsat beradi. Bular yakuniy javob limitidan alohida mulohaza limiti boshqaruvlaridir. Ma’lumot ajratishda bir-biriga ta’sir qiluvchi shartlar yoki tasniflashda istisnolar bo‘lsa, qo‘shimcha mulohazani yoqing; oddiy o‘girish vazifasi standart fikrlashsiz xatti-harakatni saqlashi mumkin. Qo‘llanma model so‘ralgan limitdan ko‘proq yoki kamroq fikrlash tokeni ishlatishi mumkinligini qayd etadi.
Tarjima uchun maqsad til, auditoriya va saqlanadigan atamalarni bering. Natija faqat tarjimani yoki belgilangan yozuvni o‘z ichiga olishi kerakligini ko‘rsating. Hujjatdan ma’lumot ajratishda maydonlarni belgilang va chiqishni tekshirishga imkon beradigan manba parchalarini so‘rang. Yozuv uchun transkriptni qisqacha mazmundan ajrating va muhim parchani aniqlang. Tasvirlar yoki video matnli javob uchun dalil qo‘shishi mumkin. Kirish bir nechta media turini birlashtirsa ham, kerakli material aniq bo‘lib qolishi lozim.
Aynan shu barqaror jadvalda funksiya chaqirish, kod bajarish, fayl qidirish, qidiruv manbalari bilan asoslash, Maps manbalari bilan asoslash, URL konteksti va tuzilgan chiqishlar keltirilgan. Funksiyalarning aniq maqsadi va belgilangan parametrlari bo‘lishi kerak; ulangan ilova amalni bajaradi va uning natijasini beradi. Sxemaga asoslangan ajratishda qaytgan tuzilmani tekshiring va uning qiymatlarini asl material bilan solishtiring. Vosita haqidagi qaror yoki to‘g‘ri tuzilgan yozuv faqat manba va haqiqatan qaytgan dalil kontekstida foydali.
Asosiy kartada 1M kontekst oynasi va 64K matn chiqishi keltirilgan. API model sahifasida 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokeni belgilangan. Ko‘rsatmalar, manba mazmuni va saqlangan suhbat kirish limitini sarflaydi, mulohaza va javob chegarasi esa yakuniy natijaning sig‘ishiga ta’sir qiladi. Ushbu ishlab chiqaruvchi profilida keshlash, paketli ishlov, Flex va Priority ishlovi sanalgan. Takroriy vazifalarda bir xil toifa yoki maydon ta’riflarini saqlang va keyingi tekshiruv asl elementni topishi uchun identifikatorlarni natija bo‘ylab olib o‘ting.
Ushbu barqaror profil oilaning boshqa joylarida tavsiflangan iyun va sentabr Preview variantlaridan alohida. Umumiy asosiy karta sentabr Preview yaxshilanishlarini, jumladan ko‘rsatmalarga rioya qilish va ixchamlikni aynan o‘sha sinov nashriga tegishli deb belgilaydi; ularni sezdirmasdan barqaror identifikatorga ko‘chirish kerak emas. Keyingi Flash-Lite avlodlari ham boshqa fikrlash boshqaruvlari va imkoniyatlar jadvallaridan foydalanadi. 2.5 limitlarini Gemini 3 fikrlash darajasi sintaksisiga almashtirish o‘rniga nashrni saqlang va uning uchun hujjatlashtirilgan sozlamalarni tanlang.
Kartada gallyutsinatsiyalar hamda sababiy tushunish, murakkab mantiqiy xulosa chiqarish va kontrfaktual mulohaza cheklovlari keltirilgan, bilimlarning oxirgi sanasi esa 2025-yil yanvar deb berilgan. Yangiroq faktlar muhim bo‘lsa, dolzarb dalillarni taqdim eting yoki hujjatlashtirilgan manbalarga asoslash ish jarayonidan foydalaning. Tarjimalarni ma’no, ajratilgan maydonlarni manba bilan asoslanganlik, transkriptlarni esa audio bo‘yicha tekshiring. Maqsadli, kichik natija bu tekshiruvni amaliy qiladi va sayqallangan javobni da’vo qilingan tafsilot manbada borligining dalili deb qabul qilishga yo‘l qo‘ymaydi.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar google/gemini-2.5-flash-lite | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Namunalar: system, user, assistant, tool, function Shartlar: Bu rollar manba kodining moslik turlarida ochiq ifodalangan; aniq rollar to‘plami har bir modelga xos bo‘lib qoladi. Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring|content_part[]|null | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_calls | Turtool_call[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_call_id | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: role=tool; haqiqatan qaytarilgan IDdan foydalaning | Standart— |
Maydonmessages[].name | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_content | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Ushbu model foydalanganda, haqiqatan qaytarilgan fikrlash ma’lumotlarini keyingi so‘rovda qayta yuboring | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_details | Turobject|array | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_completion_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Maydonstream_options.include_usage | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontemperature | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontop_p | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstop | Turstring|string[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools | Turfunction_tool[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].type | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar function Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].function.name | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Funksiya vositasi taqdim etilgan | Standart— |
Maydontools[].function.description | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontools[].function.parameters | TurJSON_schema | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontool_choice | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonparallel_tool_calls | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonresponse_format | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning_effort | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonservice_tier | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydoninstructions | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Moslik maydoni | Standart— |
Maydonfunctions | Turfunction[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonfunction_call | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonprompt_cache_options | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmodalities | Turstring[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar text | Standart— |
Maydonprovider | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Ushbu Ultra matn marshrutida provider.options rad etiladi | Standart— |
Maydoncache_control.ttl | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Haqiqiy prompt-kesh joylarida 1h rad etiladi | Standart— |
Matn · UTF8 matni
messages[].content
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrmessages | Parametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi |
Parametrfile_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Parametr talablariModelga xos; foydalanuvchi funksiya vositalari hostingdagi vositalardan farq qiladi |
Parametroutput_modalities | Parametr talablaritext |
Parametrhosted_operations | Parametr talablarifalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Parametr talablarinull |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Aniq model IDsini messages bilan yuboring.
Kontekst uzunligi chiqishning yuqori chegarasi emas.
Matn fayli aynan matnni taqdim etishi mumkin; tasvir, audio va fayl obyekti kirishlari aniq bog‘lashni talab qiladi.
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0008 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00002 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0008 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00002 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${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-flash-lite", "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-flash-lite',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-flash-lite',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 yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Har bir javob variantini va uning kontenti, vosita chaqiruvlari hamda fikrlash ma’lumotlarini saqlang. SSEda o‘zgarish qismlarini variant va vosita indeksi bo‘yicha yig‘ing, yakuniy tugash sababi va sarf ma’lumotlarini saqlang.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonchoices[].index | Turinteger |
Maydonchoices[].message.content | Turstring|null |
Maydonchoices[].message.tool_calls | Turtool_call[] |
Maydonchoices[].message.reasoning_content | Turstring |
Maydonchoices[].message.reasoning_details | Turobject|array |
Maydonchoices[].finish_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot gemini-2.5-flash-lite
Ailoot Ultra gemini-2.5-flash-lite, google/gemini-2.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-2.5-flash-lite, gemini-2.5-flash-lite, gemini-2.5-flash-lite
google/gemini-2.5-flash-liteGemini 2.5 Flash-Lite — Google’ning tez-tez bajariladigan tasniflash, tarjima va oddiy ma’lumot ajratish uchun barqaror multimodal matn modeli. Fikrlash odatda o‘chirilgan bo‘lib, uni 512–24,576 tokenli mulohaza limiti bilan yoqish mumkin. U matn va mediani qabul qiladi, vositalar va tuzilgan chiqishni qo‘llab-quvvatlaydi; kirish chegarasi 1,048,576 token.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemini 2.5 Flash-Lite — Google’ning katta hajmli tarjima, tasniflash va oddiy ma’lumot ajratish uchun barqaror yengil profili. Uning gibrid mulohazasi vazifaga qarab fikrlashdan foydalanishi yoki undan voz kechishi mumkin. U matn, tasvir, audio, video va PDF qabul qilib, matn yaratadi. Foydali natija — toifa, ixcham tarjima, taqdim etilgan materialdan ajratilgan yozuv yoki doirasi cheklangan yozma tushuntirish.
Tasniflash uchun toifalar, qaror qoidasi va javob shaklini belgilang. Bir nechta mustaqil element qayta ishlansa, natijada manba identifikatorini saqlang. Qo‘llab-quvvatlash xabarini tasniflashda xabarni muammo turi bo‘yicha tasniflang va toifani asoslovchi gapni qaytaring. Ravon javob majburiy maydonni taxmin bilan to‘ldirmasligi uchun yetishmayotgan yoki noaniq dalilga oid qoidani kiriting. Modelning yengil vazifasi kirish va kerakli natija aniq belgilanganida eng foydali bo‘ladi.
Hujjatlashtirilgan 2.5 Flash-Lite konfiguratsiyasida fikrlash odatda o‘chirilgan. Google’ning GenerateContent fikrlash qo‘llanmasi 512 dan 24,576 tokengacha aniq fikrlash limitiga, fikrlashni o‘chiq saqlash uchun nolga va dinamik fikrlashni so‘rash uchun -1 qiymatiga ruxsat beradi. Bular yakuniy javob limitidan alohida mulohaza limiti boshqaruvlaridir. Ma’lumot ajratishda bir-biriga ta’sir qiluvchi shartlar yoki tasniflashda istisnolar bo‘lsa, qo‘shimcha mulohazani yoqing; oddiy o‘girish vazifasi standart fikrlashsiz xatti-harakatni saqlashi mumkin. Qo‘llanma model so‘ralgan limitdan ko‘proq yoki kamroq fikrlash tokeni ishlatishi mumkinligini qayd etadi.
Tarjima uchun maqsad til, auditoriya va saqlanadigan atamalarni bering. Natija faqat tarjimani yoki belgilangan yozuvni o‘z ichiga olishi kerakligini ko‘rsating. Hujjatdan ma’lumot ajratishda maydonlarni belgilang va chiqishni tekshirishga imkon beradigan manba parchalarini so‘rang. Yozuv uchun transkriptni qisqacha mazmundan ajrating va muhim parchani aniqlang. Tasvirlar yoki video matnli javob uchun dalil qo‘shishi mumkin. Kirish bir nechta media turini birlashtirsa ham, kerakli material aniq bo‘lib qolishi lozim.
Aynan shu barqaror jadvalda funksiya chaqirish, kod bajarish, fayl qidirish, qidiruv manbalari bilan asoslash, Maps manbalari bilan asoslash, URL konteksti va tuzilgan chiqishlar keltirilgan. Funksiyalarning aniq maqsadi va belgilangan parametrlari bo‘lishi kerak; ulangan ilova amalni bajaradi va uning natijasini beradi. Sxemaga asoslangan ajratishda qaytgan tuzilmani tekshiring va uning qiymatlarini asl material bilan solishtiring. Vosita haqidagi qaror yoki to‘g‘ri tuzilgan yozuv faqat manba va haqiqatan qaytgan dalil kontekstida foydali.
Asosiy kartada 1M kontekst oynasi va 64K matn chiqishi keltirilgan. API model sahifasida 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokeni belgilangan. Ko‘rsatmalar, manba mazmuni va saqlangan suhbat kirish limitini sarflaydi, mulohaza va javob chegarasi esa yakuniy natijaning sig‘ishiga ta’sir qiladi. Ushbu ishlab chiqaruvchi profilida keshlash, paketli ishlov, Flex va Priority ishlovi sanalgan. Takroriy vazifalarda bir xil toifa yoki maydon ta’riflarini saqlang va keyingi tekshiruv asl elementni topishi uchun identifikatorlarni natija bo‘ylab olib o‘ting.
Ushbu barqaror profil oilaning boshqa joylarida tavsiflangan iyun va sentabr Preview variantlaridan alohida. Umumiy asosiy karta sentabr Preview yaxshilanishlarini, jumladan ko‘rsatmalarga rioya qilish va ixchamlikni aynan o‘sha sinov nashriga tegishli deb belgilaydi; ularni sezdirmasdan barqaror identifikatorga ko‘chirish kerak emas. Keyingi Flash-Lite avlodlari ham boshqa fikrlash boshqaruvlari va imkoniyatlar jadvallaridan foydalanadi. 2.5 limitlarini Gemini 3 fikrlash darajasi sintaksisiga almashtirish o‘rniga nashrni saqlang va uning uchun hujjatlashtirilgan sozlamalarni tanlang.
Kartada gallyutsinatsiyalar hamda sababiy tushunish, murakkab mantiqiy xulosa chiqarish va kontrfaktual mulohaza cheklovlari keltirilgan, bilimlarning oxirgi sanasi esa 2025-yil yanvar deb berilgan. Yangiroq faktlar muhim bo‘lsa, dolzarb dalillarni taqdim eting yoki hujjatlashtirilgan manbalarga asoslash ish jarayonidan foydalaning. Tarjimalarni ma’no, ajratilgan maydonlarni manba bilan asoslanganlik, transkriptlarni esa audio bo‘yicha tekshiring. Maqsadli, kichik natija bu tekshiruvni amaliy qiladi va sayqallangan javobni da’vo qilingan tafsilot manbada borligining dalili deb qabul qilishga yo‘l qo‘ymaydi.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar google/gemini-2.5-flash-lite | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar user, assistant | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Matn · UTF-8 matni
messages[].content satri
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrtext_file_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjatini o‘qing va uning matnini ko‘rsatilgan kirish yoki xabar kontenti satriga joylashtiring. |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0008 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00002 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0008 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00002 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "google/gemini-2.5-flash-lite",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-flash-lite', '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-flash-lite', '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 yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Barcha kontent bloklari, fikrlash imzolari va haqiqiy vosita ishlatish IDlarini saqlang. SSE bloklarining barcha o‘zgarish qismlarini yig‘ing; birinchi matn bloki to‘liq chiqish emas.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonid | Turstring |
Maydonmodel | Turstring |
Maydoncontent[] | Turtext|thinking|tool_use|other content block |
Maydonstop_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot gemini-2.5-flash-lite
Ailoot Ultra gemini-2.5-flash-lite, google/gemini-2.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-2.5-flash-lite, gemini-2.5-flash-lite, gemini-2.5-flash-lite
Ingliz tilidagi texnik misol
Translate a pickup instruction\n\nTranslate this pickup instruction into French for a customer: "Collect order AR-62 at reception between 14:00 and 17:00. Bring the pickup code. Do not send the code by email." Keep AR-62 and the time range unchanged. Return only the translation, preserving both the required action and the warning.One French translation with the original order ID and time range, without commentary.Check the order ID, both times and the prohibition on emailing the code against the source.