Gemini 2.5 Pro — Google’ning ilg‘or dasturlash, matematika, STEM va uzun kontekstli tahlil uchun barqaror fikrlash profili. U matn, audio, tasvir, video va butun kod repozitoriylarini tushuna oladi, Gemini API profili esa PDF kirishini ham qabul qiladi. Chiqish — matn, jumladan kod, yozma tahlil yoki tuzilgan yozuv. Foydali topshiriq dalillarni beradi va izohlangan yechim, kod bazasidagi topilma yoki bir nechta hujjatni solishtirish kabi tekshirish mumkin bo‘lgan natijani so‘raydi.
Dasturlash uchun tegishli fayllar, kuzatilgan xatti-harakat va muhim o‘zgarish yoki savolni bering. Uzun kontekst modelga bitta ajratilgan parcha asosida mulohaza yuritish o‘rniga modullarni o‘zaro bog‘lashga yordam berishi mumkin. Kod yo‘lini tekshirish uchun identifikatorni kirish formasidan qayta ishlash va saqlashgacha kuzatishni, dasturiy kontrakt qayerda o‘zgarishini aniqlashni hamda maqsadli tuzatish taklif qilishni so‘rang. Cheklovlarni saqlang va asoslovchi havolalarni so‘rang. Taklif etilgan tuzatishni haqiqiy kod va ulangan vositalar orqali bajarilgan har qanday tekshiruv bilan solishtirish kerak.
Matematik yoki ilmiy tahlil uchun masala, taxminlar, o‘lchov birliklari va javobning zarur shaklini belgilang. Hisob-kitob bog‘liq bo‘lgan ma’lumot yoki chizmalarni bering. Asoslangan natija va uni baholashga imkon beradigan tekshiruvlarni, masalan, chegaraviy holatlar yoki asl qiymatlar bilan solishtirishni so‘rang. Modelning mulohaza yuritish qobiliyati masala shartidagi noaniqlikni yo‘qotmaydi. Noma’lum miqdor yoki asoslanmagan taxminni qulay qiymat bilan almashtirish o‘rniga ochiq ko‘rsating.
Dinamik fikrlash hujjatlashtirilgan standart hisoblanadi. Gemini 2.5 GenerateContent qo‘llanmasi Pro uchun 128 dan 32,768 tokengacha aniq mulohaza limitini yoki moslashuvchan fikrlash uchun -1 qiymatini qo‘llab-quvvatlaydi. Ushbu nashrda fikrlashni to‘liq o‘chirib bo‘lmaydi. Bu boshqaruvlar Flash’ning nol limitli variantidan va Gemini 3 fikrlash darajalari sozlamalaridan farq qiladi. Fikrlash limiti ichki tokenlarning aniq sonini kafolatlashdan ko‘ra mulohazaga yo‘l ko‘rsatadi, javob chegarasi esa yakuniy material uchun ham joy qoldirishi kerak.
Multimodal hujjat ishlarida javobni asoslaydigan sahifalar, grafik, tasvir hududi yoki yozuv hodisasini aniqlang. Amaliy umumlashtirish vazifasi bir nechta manba hujjatlaridagi qarama-qarshi da’volarni, ularni asoslovchi parchalarni va bitta qaror uchun muhim farqlarni so‘rashi mumkin. Modeldan bayon etilgan faktni xulosaviy talqindan ajratishni so‘rang. Video yoki audio uchun natija tavsif, transkript, qisqacha mazmun yoki solishtirish bo‘lishini belgilang. Ushbu profilda tasvir va ovoz matnli natija uchun dalildir.
Aynan shu API sahifasida funksiya chaqirish, kod bajarish, fayl qidirish, qidiruv manbalari bilan asoslash, Maps manbalari bilan asoslash, URL konteksti va tuzilgan chiqishlar hujjatlashtirilgan. Funksiyalar maqsadi va parametr maydonlarini belgilang hamda keyingi suhbat navbatlarida haqiqiy natijalarni saqlang. Sxema bilan cheklangan yozuv uchun majburiy maydonlarni va yetishmayotgan ma’lumot qanday ifodalanishini ko‘rsating. Asosiy arxitektura — multimodal siyrak ekspertlar aralashmasi transformeri; modelning bu tuzilishi o‘z-o‘zidan tashqi vosita bajarilishini yoki qaytarilgan matn yoxud koddan tashqari tayyor ilovani ta’minlamaydi.
Asosiy kartada 1M kirish konteksti va 64K matn chiqishi ko‘rsatilgan; API jadvalida esa 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokeni belgilangan. Ko‘rsatmalar, manba mazmuni va saqlangan tarix kirishni tayyorlash hajmiga qo‘shiladi. Maksimal javob limiti mulohaza tokenlarini ham o‘z ichiga oladi, shu sababli haddan tashqari kichik chegara yakuniy javobni uzib qo‘yishi mumkin. Keshlash va paketli ishlov, shuningdek Flex va Priority variantlari hujjatlashtirilgan. Mustaqil uzun kontekstli vazifalarni tayyorlashda har bir manba identifikatori va so‘ralgan yakuniy shaklni saqlang.
Barqaror identifikator umumiy Pro model kartasida alohida muhokama qilingan Experimental va Preview nashrlaridan farq qiladi. Faqat Pro nomi umumiy bo‘lgani uchun ularning versiyaga xos natijalarini ushbu profilga tegishli deb hisoblamang. Kartada mumkin bo‘lgan gallyutsinatsiyalar va sababiy tushunish, murakkab xulosa chiqarish hamda kontrfaktual mulohaza cheklovlari qayd etilgan, bilimlarning oxirgi sanasi esa 2025-yil yanvar deb ko‘rsatilgan. Muhim bo‘lsa dolzarb dalillarni bering, manba havolalari, hisob-kitoblar va taklif etilgan o‘zgartirishlarni tekshiring. Foydali chiqish — vazifa so‘ragan, asoslangan matn yoki kod materiali.
", "aboutText": "Gemini 2.5 Pro — Google’ning ilg‘or dasturlash, matematika, STEM va uzun kontekstli tahlil uchun barqaror fikrlash profili. U matn, audio, tasvir, video va butun kod repozitoriylarini tushuna oladi, Gemini API profili esa PDF kirishini ham qabul qiladi. Chiqish — matn, jumladan kod, yozma tahlil yoki tuzilgan yozuv. Foydali topshiriq dalillarni beradi va izohlangan yechim, kod bazasidagi topilma yoki bir nechta hujjatni solishtirish kabi tekshirish mumkin bo‘lgan natijani so‘raydi.\n\nDasturlash uchun tegishli fayllar, kuzatilgan xatti-harakat va muhim o‘zgarish yoki savolni bering. Uzun kontekst modelga bitta ajratilgan parcha asosida mulohaza yuritish o‘rniga modullarni o‘zaro bog‘lashga yordam berishi mumkin. Kod yo‘lini tekshirish uchun identifikatorni kirish formasidan qayta ishlash va saqlashgacha kuzatishni, dasturiy kontrakt qayerda o‘zgarishini aniqlashni hamda maqsadli tuzatish taklif qilishni so‘rang. Cheklovlarni saqlang va asoslovchi havolalarni so‘rang. Taklif etilgan tuzatishni haqiqiy kod va ulangan vositalar orqali bajarilgan har qanday tekshiruv bilan solishtirish kerak.\n\nMatematik yoki ilmiy tahlil uchun masala, taxminlar, o‘lchov birliklari va javobning zarur shaklini belgilang. Hisob-kitob bog‘liq bo‘lgan ma’lumot yoki chizmalarni bering. Asoslangan natija va uni baholashga imkon beradigan tekshiruvlarni, masalan, chegaraviy holatlar yoki asl qiymatlar bilan solishtirishni so‘rang. Modelning mulohaza yuritish qobiliyati masala shartidagi noaniqlikni yo‘qotmaydi. Noma’lum miqdor yoki asoslanmagan taxminni qulay qiymat bilan almashtirish o‘rniga ochiq ko‘rsating.\n\nDinamik fikrlash hujjatlashtirilgan standart hisoblanadi. Gemini 2.5 GenerateContent qo‘llanmasi Pro uchun 128 dan 32,768 tokengacha aniq mulohaza limitini yoki moslashuvchan fikrlash uchun -1 qiymatini qo‘llab-quvvatlaydi. Ushbu nashrda fikrlashni to‘liq o‘chirib bo‘lmaydi. Bu boshqaruvlar Flash’ning nol limitli variantidan va Gemini 3 fikrlash darajalari sozlamalaridan farq qiladi. Fikrlash limiti ichki tokenlarning aniq sonini kafolatlashdan ko‘ra mulohazaga yo‘l ko‘rsatadi, javob chegarasi esa yakuniy material uchun ham joy qoldirishi kerak.\n\nMultimodal hujjat ishlarida javobni asoslaydigan sahifalar, grafik, tasvir hududi yoki yozuv hodisasini aniqlang. Amaliy umumlashtirish vazifasi bir nechta manba hujjatlaridagi qarama-qarshi da’volarni, ularni asoslovchi parchalarni va bitta qaror uchun muhim farqlarni so‘rashi mumkin. Modeldan bayon etilgan faktni xulosaviy talqindan ajratishni so‘rang. Video yoki audio uchun natija tavsif, transkript, qisqacha mazmun yoki solishtirish bo‘lishini belgilang. Ushbu profilda tasvir va ovoz matnli natija uchun dalildir.\n\nAynan shu API sahifasida funksiya chaqirish, kod bajarish, fayl qidirish, qidiruv manbalari bilan asoslash, Maps manbalari bilan asoslash, URL konteksti va tuzilgan chiqishlar hujjatlashtirilgan. Funksiyalar maqsadi va parametr maydonlarini belgilang hamda keyingi suhbat navbatlarida haqiqiy natijalarni saqlang. Sxema bilan cheklangan yozuv uchun majburiy maydonlarni va yetishmayotgan ma’lumot qanday ifodalanishini ko‘rsating. Asosiy arxitektura — multimodal siyrak ekspertlar aralashmasi transformeri; modelning bu tuzilishi o‘z-o‘zidan tashqi vosita bajarilishini yoki qaytarilgan matn yoxud koddan tashqari tayyor ilovani ta’minlamaydi.\n\nAsosiy kartada 1M kirish konteksti va 64K matn chiqishi ko‘rsatilgan; API jadvalida esa 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokeni belgilangan. Ko‘rsatmalar, manba mazmuni va saqlangan tarix kirishni tayyorlash hajmiga qo‘shiladi. Maksimal javob limiti mulohaza tokenlarini ham o‘z ichiga oladi, shu sababli haddan tashqari kichik chegara yakuniy javobni uzib qo‘yishi mumkin. Keshlash va paketli ishlov, shuningdek Flex va Priority variantlari hujjatlashtirilgan. Mustaqil uzun kontekstli vazifalarni tayyorlashda har bir manba identifikatori va so‘ralgan yakuniy shaklni saqlang.\n\nBarqaror identifikator umumiy Pro model kartasida alohida muhokama qilingan Experimental va Preview nashrlaridan farq qiladi. Faqat Pro nomi umumiy bo‘lgani uchun ularning versiyaga xos natijalarini ushbu profilga tegishli deb hisoblamang. Kartada mumkin bo‘lgan gallyutsinatsiyalar va sababiy tushunish, murakkab xulosa chiqarish hamda kontrfaktual mulohaza cheklovlari qayd etilgan, bilimlarning oxirgi sanasi esa 2025-yil yanvar deb ko‘rsatilgan. Muhim bo‘lsa dolzarb dalillarni bering, manba havolalari, hisob-kitoblar va taklif etilgan o‘zgartirishlarni tekshiring. Foydali chiqish — vazifa so‘ragan, asoslangan matn yoki kod materiali.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Trace an identifier through storage\n\nTrace this identifier through three excerpts: form sends {customer_id:'0017'}; service computes id=Number(body.customer_id); repository stores String(id). Requirement: preserve leading zeros. Identify where the contract changes, propose a minimal consistent correction and give tests for '0017', '17' and a missing ID. Do not claim the tests were executed.A source-path explanation, a proposed patch and a three-case regression-test plan.Check that the proposed path preserves distinct strings 0017 and 17 while specifying missing-ID behavior.gemini-2.5-proGemini 2.5 Pro — Google’ning murakkab kod, matematika, STEM va uzun kontekstli tahlil uchun barqaror fikrlash modeli. U matn, tasvir, audio, video va PDF qabul qilib, vositalar va tuzilgan chiqish bilan matn qaytaradi. Uning dinamik mulohaza limiti 128–32,768 tokenni qo‘llab-quvvatlaydi va uni to‘liq o‘chirib bo‘lmaydi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemini 2.5 Pro — Google’ning ilg‘or dasturlash, matematika, STEM va uzun kontekstli tahlil uchun barqaror fikrlash profili. U matn, audio, tasvir, video va butun kod repozitoriylarini tushuna oladi, Gemini API profili esa PDF kirishini ham qabul qiladi. Chiqish — matn, jumladan kod, yozma tahlil yoki tuzilgan yozuv. Foydali topshiriq dalillarni beradi va izohlangan yechim, kod bazasidagi topilma yoki bir nechta hujjatni solishtirish kabi tekshirish mumkin bo‘lgan natijani so‘raydi.
Dasturlash uchun tegishli fayllar, kuzatilgan xatti-harakat va muhim o‘zgarish yoki savolni bering. Uzun kontekst modelga bitta ajratilgan parcha asosida mulohaza yuritish o‘rniga modullarni o‘zaro bog‘lashga yordam berishi mumkin. Kod yo‘lini tekshirish uchun identifikatorni kirish formasidan qayta ishlash va saqlashgacha kuzatishni, dasturiy kontrakt qayerda o‘zgarishini aniqlashni hamda maqsadli tuzatish taklif qilishni so‘rang. Cheklovlarni saqlang va asoslovchi havolalarni so‘rang. Taklif etilgan tuzatishni haqiqiy kod va ulangan vositalar orqali bajarilgan har qanday tekshiruv bilan solishtirish kerak.
Matematik yoki ilmiy tahlil uchun masala, taxminlar, o‘lchov birliklari va javobning zarur shaklini belgilang. Hisob-kitob bog‘liq bo‘lgan ma’lumot yoki chizmalarni bering. Asoslangan natija va uni baholashga imkon beradigan tekshiruvlarni, masalan, chegaraviy holatlar yoki asl qiymatlar bilan solishtirishni so‘rang. Modelning mulohaza yuritish qobiliyati masala shartidagi noaniqlikni yo‘qotmaydi. Noma’lum miqdor yoki asoslanmagan taxminni qulay qiymat bilan almashtirish o‘rniga ochiq ko‘rsating.
Dinamik fikrlash hujjatlashtirilgan standart hisoblanadi. Gemini 2.5 GenerateContent qo‘llanmasi Pro uchun 128 dan 32,768 tokengacha aniq mulohaza limitini yoki moslashuvchan fikrlash uchun -1 qiymatini qo‘llab-quvvatlaydi. Ushbu nashrda fikrlashni to‘liq o‘chirib bo‘lmaydi. Bu boshqaruvlar Flash’ning nol limitli variantidan va Gemini 3 fikrlash darajalari sozlamalaridan farq qiladi. Fikrlash limiti ichki tokenlarning aniq sonini kafolatlashdan ko‘ra mulohazaga yo‘l ko‘rsatadi, javob chegarasi esa yakuniy material uchun ham joy qoldirishi kerak.
Multimodal hujjat ishlarida javobni asoslaydigan sahifalar, grafik, tasvir hududi yoki yozuv hodisasini aniqlang. Amaliy umumlashtirish vazifasi bir nechta manba hujjatlaridagi qarama-qarshi da’volarni, ularni asoslovchi parchalarni va bitta qaror uchun muhim farqlarni so‘rashi mumkin. Modeldan bayon etilgan faktni xulosaviy talqindan ajratishni so‘rang. Video yoki audio uchun natija tavsif, transkript, qisqacha mazmun yoki solishtirish bo‘lishini belgilang. Ushbu profilda tasvir va ovoz matnli natija uchun dalildir.
Aynan shu API sahifasida funksiya chaqirish, kod bajarish, fayl qidirish, qidiruv manbalari bilan asoslash, Maps manbalari bilan asoslash, URL konteksti va tuzilgan chiqishlar hujjatlashtirilgan. Funksiyalar maqsadi va parametr maydonlarini belgilang hamda keyingi suhbat navbatlarida haqiqiy natijalarni saqlang. Sxema bilan cheklangan yozuv uchun majburiy maydonlarni va yetishmayotgan ma’lumot qanday ifodalanishini ko‘rsating. Asosiy arxitektura — multimodal siyrak ekspertlar aralashmasi transformeri; modelning bu tuzilishi o‘z-o‘zidan tashqi vosita bajarilishini yoki qaytarilgan matn yoxud koddan tashqari tayyor ilovani ta’minlamaydi.
Asosiy kartada 1M kirish konteksti va 64K matn chiqishi ko‘rsatilgan; API jadvalida esa 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokeni belgilangan. Ko‘rsatmalar, manba mazmuni va saqlangan tarix kirishni tayyorlash hajmiga qo‘shiladi. Maksimal javob limiti mulohaza tokenlarini ham o‘z ichiga oladi, shu sababli haddan tashqari kichik chegara yakuniy javobni uzib qo‘yishi mumkin. Keshlash va paketli ishlov, shuningdek Flex va Priority variantlari hujjatlashtirilgan. Mustaqil uzun kontekstli vazifalarni tayyorlashda har bir manba identifikatori va so‘ralgan yakuniy shaklni saqlang.
Barqaror identifikator umumiy Pro model kartasida alohida muhokama qilingan Experimental va Preview nashrlaridan farq qiladi. Faqat Pro nomi umumiy bo‘lgani uchun ularning versiyaga xos natijalarini ushbu profilga tegishli deb hisoblamang. Kartada mumkin bo‘lgan gallyutsinatsiyalar va sababiy tushunish, murakkab xulosa chiqarish hamda kontrfaktual mulohaza cheklovlari qayd etilgan, bilimlarning oxirgi sanasi esa 2025-yil yanvar deb ko‘rsatilgan. Muhim bo‘lsa dolzarb dalillarni bering, manba havolalari, hisob-kitoblar va taklif etilgan o‘zgartirishlarni tekshiring. Foydali chiqish — vazifa so‘ragan, asoslangan matn yoki kod materiali.
POST /v1/messagestext, imagetext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar gemini-2.5-pro | 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/messages| So‘rov hajmi, tokenlarda | Kirish | Chiqish | Keshdan o‘qish | Keshga yozish | Kesh 5 daqiqa | Kesh 1 soat |
|---|---|---|---|---|---|---|
| So‘rov hajmi, tokenlarda(0; 200 000] | Kirish0,00125 US$ | Chiqish0,01 US$ | Keshdan o‘qish0,000125 US$ | Keshga yozishAsosiy: — | Kesh 5 daqiqaAsosiy: — | Kesh 1 soatAsosiy: — |
| So‘rov hajmi, tokenlarda(200 000; ∞) | Kirish0,0025 US$ | Chiqish0,015 US$ | Keshdan o‘qish0,00025 US$ | Keshga yozishAsosiy: — | Kesh 5 daqiqaAsosiy: — | Kesh 1 soatAsosiy: — |
1K token uchun USD tariflari. Tarif belgilanmagan bo‘lsa, ushbu usulning asosiy tarifi qo‘llanadi; «—» asosiy tarif belgilanmaganini bildiradi.
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 →
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 $0.0025 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.02 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00025 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.00075 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token Chiqish · Mantiqiy fikrlashning chiqish tokenlari $0.02 / 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 kiradi200 000 | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0025 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.02 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00025 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.00075 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaOpenAI Chat · So‘rov uzunligi bo‘yicha 2-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p200 000 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.005 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.03 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0005 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.00075 / 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 $0.0025 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.02 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00025 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.00075 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token Chiqish · Mantiqiy fikrlashning chiqish tokenlari $0.02 / 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 kiradi200 000 | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0025 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.02 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00025 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.00075 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaAnthropic Messages · So‘rov uzunligi bo‘yicha 2-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p200 000 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.005 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.03 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0005 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.00075 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
set -eu\n: "${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-pro", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-2.5-pro", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="gemini-2.5-pro",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "gemini-2.5-pro",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.messages.stream(model='gemini-2.5-pro',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_message()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson 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-pro
Ailoot Ultra gemini-2.5-pro, google/gemini-2.5-pro
/chat/completions
gemini-2.5-proGemini 2.5 Pro — Google’ning murakkab kod, matematika, STEM va uzun kontekstli tahlil uchun barqaror fikrlash modeli. U matn, tasvir, audio, video va PDF qabul qilib, vositalar va tuzilgan chiqish bilan matn qaytaradi. Uning dinamik mulohaza limiti 128–32,768 tokenni qo‘llab-quvvatlaydi va uni to‘liq o‘chirib bo‘lmaydi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemini 2.5 Pro — Google’ning ilg‘or dasturlash, matematika, STEM va uzun kontekstli tahlil uchun barqaror fikrlash profili. U matn, audio, tasvir, video va butun kod repozitoriylarini tushuna oladi, Gemini API profili esa PDF kirishini ham qabul qiladi. Chiqish — matn, jumladan kod, yozma tahlil yoki tuzilgan yozuv. Foydali topshiriq dalillarni beradi va izohlangan yechim, kod bazasidagi topilma yoki bir nechta hujjatni solishtirish kabi tekshirish mumkin bo‘lgan natijani so‘raydi.
Dasturlash uchun tegishli fayllar, kuzatilgan xatti-harakat va muhim o‘zgarish yoki savolni bering. Uzun kontekst modelga bitta ajratilgan parcha asosida mulohaza yuritish o‘rniga modullarni o‘zaro bog‘lashga yordam berishi mumkin. Kod yo‘lini tekshirish uchun identifikatorni kirish formasidan qayta ishlash va saqlashgacha kuzatishni, dasturiy kontrakt qayerda o‘zgarishini aniqlashni hamda maqsadli tuzatish taklif qilishni so‘rang. Cheklovlarni saqlang va asoslovchi havolalarni so‘rang. Taklif etilgan tuzatishni haqiqiy kod va ulangan vositalar orqali bajarilgan har qanday tekshiruv bilan solishtirish kerak.
Matematik yoki ilmiy tahlil uchun masala, taxminlar, o‘lchov birliklari va javobning zarur shaklini belgilang. Hisob-kitob bog‘liq bo‘lgan ma’lumot yoki chizmalarni bering. Asoslangan natija va uni baholashga imkon beradigan tekshiruvlarni, masalan, chegaraviy holatlar yoki asl qiymatlar bilan solishtirishni so‘rang. Modelning mulohaza yuritish qobiliyati masala shartidagi noaniqlikni yo‘qotmaydi. Noma’lum miqdor yoki asoslanmagan taxminni qulay qiymat bilan almashtirish o‘rniga ochiq ko‘rsating.
Dinamik fikrlash hujjatlashtirilgan standart hisoblanadi. Gemini 2.5 GenerateContent qo‘llanmasi Pro uchun 128 dan 32,768 tokengacha aniq mulohaza limitini yoki moslashuvchan fikrlash uchun -1 qiymatini qo‘llab-quvvatlaydi. Ushbu nashrda fikrlashni to‘liq o‘chirib bo‘lmaydi. Bu boshqaruvlar Flash’ning nol limitli variantidan va Gemini 3 fikrlash darajalari sozlamalaridan farq qiladi. Fikrlash limiti ichki tokenlarning aniq sonini kafolatlashdan ko‘ra mulohazaga yo‘l ko‘rsatadi, javob chegarasi esa yakuniy material uchun ham joy qoldirishi kerak.
Multimodal hujjat ishlarida javobni asoslaydigan sahifalar, grafik, tasvir hududi yoki yozuv hodisasini aniqlang. Amaliy umumlashtirish vazifasi bir nechta manba hujjatlaridagi qarama-qarshi da’volarni, ularni asoslovchi parchalarni va bitta qaror uchun muhim farqlarni so‘rashi mumkin. Modeldan bayon etilgan faktni xulosaviy talqindan ajratishni so‘rang. Video yoki audio uchun natija tavsif, transkript, qisqacha mazmun yoki solishtirish bo‘lishini belgilang. Ushbu profilda tasvir va ovoz matnli natija uchun dalildir.
Aynan shu API sahifasida funksiya chaqirish, kod bajarish, fayl qidirish, qidiruv manbalari bilan asoslash, Maps manbalari bilan asoslash, URL konteksti va tuzilgan chiqishlar hujjatlashtirilgan. Funksiyalar maqsadi va parametr maydonlarini belgilang hamda keyingi suhbat navbatlarida haqiqiy natijalarni saqlang. Sxema bilan cheklangan yozuv uchun majburiy maydonlarni va yetishmayotgan ma’lumot qanday ifodalanishini ko‘rsating. Asosiy arxitektura — multimodal siyrak ekspertlar aralashmasi transformeri; modelning bu tuzilishi o‘z-o‘zidan tashqi vosita bajarilishini yoki qaytarilgan matn yoxud koddan tashqari tayyor ilovani ta’minlamaydi.
Asosiy kartada 1M kirish konteksti va 64K matn chiqishi ko‘rsatilgan; API jadvalida esa 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokeni belgilangan. Ko‘rsatmalar, manba mazmuni va saqlangan tarix kirishni tayyorlash hajmiga qo‘shiladi. Maksimal javob limiti mulohaza tokenlarini ham o‘z ichiga oladi, shu sababli haddan tashqari kichik chegara yakuniy javobni uzib qo‘yishi mumkin. Keshlash va paketli ishlov, shuningdek Flex va Priority variantlari hujjatlashtirilgan. Mustaqil uzun kontekstli vazifalarni tayyorlashda har bir manba identifikatori va so‘ralgan yakuniy shaklni saqlang.
Barqaror identifikator umumiy Pro model kartasida alohida muhokama qilingan Experimental va Preview nashrlaridan farq qiladi. Faqat Pro nomi umumiy bo‘lgani uchun ularning versiyaga xos natijalarini ushbu profilga tegishli deb hisoblamang. Kartada mumkin bo‘lgan gallyutsinatsiyalar va sababiy tushunish, murakkab xulosa chiqarish hamda kontrfaktual mulohaza cheklovlari qayd etilgan, bilimlarning oxirgi sanasi esa 2025-yil yanvar deb ko‘rsatilgan. Muhim bo‘lsa dolzarb dalillarni bering, manba havolalari, hisob-kitoblar va taklif etilgan o‘zgartirishlarni tekshiring. Foydali chiqish — vazifa so‘ragan, asoslangan matn yoki kod materiali.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonpath.model | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar gemini-2.5-pro | 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}:generateContent| So‘rov hajmi, tokenlarda | Kirish | Chiqish | Keshdan o‘qish | Keshga yozish | Kesh 5 daqiqa | Kesh 1 soat |
|---|---|---|---|---|---|---|
| So‘rov hajmi, tokenlarda(0; 200 000] | Kirish0,00125 US$ | Chiqish0,01 US$ | Keshdan o‘qish0,000125 US$ | Keshga yozishAsosiy: — | Kesh 5 daqiqaAsosiy: — | Kesh 1 soatAsosiy: — |
| So‘rov hajmi, tokenlarda(200 000; ∞) | Kirish0,0025 US$ | Chiqish0,015 US$ | Keshdan o‘qish0,00025 US$ | Keshga yozishAsosiy: — | Kesh 5 daqiqaAsosiy: — | Kesh 1 soatAsosiy: — |
1K token uchun USD tariflari. Tarif belgilanmagan bo‘lsa, ushbu usulning asosiy tarifi qo‘llanadi; «—» asosiy tarif belgilanmaganini bildiradi.
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 →
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 $0.0025 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.02 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00025 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.00075 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token Chiqish · Mantiqiy fikrlashning chiqish tokenlari $0.02 / 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 kiradi200 000 | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0025 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.02 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00025 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.00075 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaOpenAI Chat · So‘rov uzunligi bo‘yicha 2-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p200 000 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.005 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.03 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0005 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.00075 / 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 $0.0025 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.02 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00025 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.00075 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token Chiqish · Mantiqiy fikrlashning chiqish tokenlari $0.02 / 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 kiradi200 000 | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0025 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.02 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00025 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.00075 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaAnthropic Messages · So‘rov uzunligi bo‘yicha 2-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p200 000 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.005 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.03 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0005 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.00075 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
set -eu\n: "${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-pro:generateContent \\\n -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["contents"][0]["parts"].append({"inlineData":{"mimeType":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent \\\n -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nfrom google import genai\nfrom google.genai import types\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = genai.Client(\n api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],\n http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"),\n)\nresp = client.models.generate_content(model="gemini-2.5-pro", contents="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_json_dict())\nimport { GoogleGenAI } from "@google/genai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, httpOptions: { baseUrl: "https://api.ailoot.ai" } });\nconst resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-2.5-pro", contents: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom google import genai\nfrom google.genai import types\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=genai.Client(api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"))\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\ncount=0\nwith Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for chunk in client.models.generate_content_stream(model='gemini-2.5-pro',contents="Explain observations and hypotheses in three sentences."):\n payload=chunk.to_json_dict()\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n save_result(payload,"stream-chunk-"+str(count))\n count+=1\njson 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-pro
Ailoot Ultra gemini-2.5-pro, google/gemini-2.5-pro
/chat/completions
gemini-2.5-proGemini 2.5 Pro — Google’ning murakkab kod, matematika, STEM va uzun kontekstli tahlil uchun barqaror fikrlash modeli. U matn, tasvir, audio, video va PDF qabul qilib, vositalar va tuzilgan chiqish bilan matn qaytaradi. Uning dinamik mulohaza limiti 128–32,768 tokenni qo‘llab-quvvatlaydi va uni to‘liq o‘chirib bo‘lmaydi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemini 2.5 Pro — Google’ning ilg‘or dasturlash, matematika, STEM va uzun kontekstli tahlil uchun barqaror fikrlash profili. U matn, audio, tasvir, video va butun kod repozitoriylarini tushuna oladi, Gemini API profili esa PDF kirishini ham qabul qiladi. Chiqish — matn, jumladan kod, yozma tahlil yoki tuzilgan yozuv. Foydali topshiriq dalillarni beradi va izohlangan yechim, kod bazasidagi topilma yoki bir nechta hujjatni solishtirish kabi tekshirish mumkin bo‘lgan natijani so‘raydi.
Dasturlash uchun tegishli fayllar, kuzatilgan xatti-harakat va muhim o‘zgarish yoki savolni bering. Uzun kontekst modelga bitta ajratilgan parcha asosida mulohaza yuritish o‘rniga modullarni o‘zaro bog‘lashga yordam berishi mumkin. Kod yo‘lini tekshirish uchun identifikatorni kirish formasidan qayta ishlash va saqlashgacha kuzatishni, dasturiy kontrakt qayerda o‘zgarishini aniqlashni hamda maqsadli tuzatish taklif qilishni so‘rang. Cheklovlarni saqlang va asoslovchi havolalarni so‘rang. Taklif etilgan tuzatishni haqiqiy kod va ulangan vositalar orqali bajarilgan har qanday tekshiruv bilan solishtirish kerak.
Matematik yoki ilmiy tahlil uchun masala, taxminlar, o‘lchov birliklari va javobning zarur shaklini belgilang. Hisob-kitob bog‘liq bo‘lgan ma’lumot yoki chizmalarni bering. Asoslangan natija va uni baholashga imkon beradigan tekshiruvlarni, masalan, chegaraviy holatlar yoki asl qiymatlar bilan solishtirishni so‘rang. Modelning mulohaza yuritish qobiliyati masala shartidagi noaniqlikni yo‘qotmaydi. Noma’lum miqdor yoki asoslanmagan taxminni qulay qiymat bilan almashtirish o‘rniga ochiq ko‘rsating.
Dinamik fikrlash hujjatlashtirilgan standart hisoblanadi. Gemini 2.5 GenerateContent qo‘llanmasi Pro uchun 128 dan 32,768 tokengacha aniq mulohaza limitini yoki moslashuvchan fikrlash uchun -1 qiymatini qo‘llab-quvvatlaydi. Ushbu nashrda fikrlashni to‘liq o‘chirib bo‘lmaydi. Bu boshqaruvlar Flash’ning nol limitli variantidan va Gemini 3 fikrlash darajalari sozlamalaridan farq qiladi. Fikrlash limiti ichki tokenlarning aniq sonini kafolatlashdan ko‘ra mulohazaga yo‘l ko‘rsatadi, javob chegarasi esa yakuniy material uchun ham joy qoldirishi kerak.
Multimodal hujjat ishlarida javobni asoslaydigan sahifalar, grafik, tasvir hududi yoki yozuv hodisasini aniqlang. Amaliy umumlashtirish vazifasi bir nechta manba hujjatlaridagi qarama-qarshi da’volarni, ularni asoslovchi parchalarni va bitta qaror uchun muhim farqlarni so‘rashi mumkin. Modeldan bayon etilgan faktni xulosaviy talqindan ajratishni so‘rang. Video yoki audio uchun natija tavsif, transkript, qisqacha mazmun yoki solishtirish bo‘lishini belgilang. Ushbu profilda tasvir va ovoz matnli natija uchun dalildir.
Aynan shu API sahifasida funksiya chaqirish, kod bajarish, fayl qidirish, qidiruv manbalari bilan asoslash, Maps manbalari bilan asoslash, URL konteksti va tuzilgan chiqishlar hujjatlashtirilgan. Funksiyalar maqsadi va parametr maydonlarini belgilang hamda keyingi suhbat navbatlarida haqiqiy natijalarni saqlang. Sxema bilan cheklangan yozuv uchun majburiy maydonlarni va yetishmayotgan ma’lumot qanday ifodalanishini ko‘rsating. Asosiy arxitektura — multimodal siyrak ekspertlar aralashmasi transformeri; modelning bu tuzilishi o‘z-o‘zidan tashqi vosita bajarilishini yoki qaytarilgan matn yoxud koddan tashqari tayyor ilovani ta’minlamaydi.
Asosiy kartada 1M kirish konteksti va 64K matn chiqishi ko‘rsatilgan; API jadvalida esa 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokeni belgilangan. Ko‘rsatmalar, manba mazmuni va saqlangan tarix kirishni tayyorlash hajmiga qo‘shiladi. Maksimal javob limiti mulohaza tokenlarini ham o‘z ichiga oladi, shu sababli haddan tashqari kichik chegara yakuniy javobni uzib qo‘yishi mumkin. Keshlash va paketli ishlov, shuningdek Flex va Priority variantlari hujjatlashtirilgan. Mustaqil uzun kontekstli vazifalarni tayyorlashda har bir manba identifikatori va so‘ralgan yakuniy shaklni saqlang.
Barqaror identifikator umumiy Pro model kartasida alohida muhokama qilingan Experimental va Preview nashrlaridan farq qiladi. Faqat Pro nomi umumiy bo‘lgani uchun ularning versiyaga xos natijalarini ushbu profilga tegishli deb hisoblamang. Kartada mumkin bo‘lgan gallyutsinatsiyalar va sababiy tushunish, murakkab xulosa chiqarish hamda kontrfaktual mulohaza cheklovlari qayd etilgan, bilimlarning oxirgi sanasi esa 2025-yil yanvar deb ko‘rsatilgan. Muhim bo‘lsa dolzarb dalillarni bering, manba havolalari, hisob-kitoblar va taklif etilgan o‘zgartirishlarni tekshiring. Foydali chiqish — vazifa so‘ragan, asoslangan matn yoki kod materiali.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar gemini-2.5-pro | 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 $0.0025 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.02 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00025 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.00075 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token Chiqish · Mantiqiy fikrlashning chiqish tokenlari $0.02 / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi200 000 | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0025 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.02 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00025 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.00075 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 2-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p200 000 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.005 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.03 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0005 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.00075 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${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-pro","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model="gemini-2.5-pro", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\njson 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-pro
Ailoot Ultra gemini-2.5-pro, google/gemini-2.5-pro
/chat/completions
gemini-2.5-proGemini 2.5 Pro — Google’ning murakkab kod, matematika, STEM va uzun kontekstli tahlil uchun barqaror fikrlash modeli. U matn, tasvir, audio, video va PDF qabul qilib, vositalar va tuzilgan chiqish bilan matn qaytaradi. Uning dinamik mulohaza limiti 128–32,768 tokenni qo‘llab-quvvatlaydi va uni to‘liq o‘chirib bo‘lmaydi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemini 2.5 Pro — Google’ning ilg‘or dasturlash, matematika, STEM va uzun kontekstli tahlil uchun barqaror fikrlash profili. U matn, audio, tasvir, video va butun kod repozitoriylarini tushuna oladi, Gemini API profili esa PDF kirishini ham qabul qiladi. Chiqish — matn, jumladan kod, yozma tahlil yoki tuzilgan yozuv. Foydali topshiriq dalillarni beradi va izohlangan yechim, kod bazasidagi topilma yoki bir nechta hujjatni solishtirish kabi tekshirish mumkin bo‘lgan natijani so‘raydi.
Dasturlash uchun tegishli fayllar, kuzatilgan xatti-harakat va muhim o‘zgarish yoki savolni bering. Uzun kontekst modelga bitta ajratilgan parcha asosida mulohaza yuritish o‘rniga modullarni o‘zaro bog‘lashga yordam berishi mumkin. Kod yo‘lini tekshirish uchun identifikatorni kirish formasidan qayta ishlash va saqlashgacha kuzatishni, dasturiy kontrakt qayerda o‘zgarishini aniqlashni hamda maqsadli tuzatish taklif qilishni so‘rang. Cheklovlarni saqlang va asoslovchi havolalarni so‘rang. Taklif etilgan tuzatishni haqiqiy kod va ulangan vositalar orqali bajarilgan har qanday tekshiruv bilan solishtirish kerak.
Matematik yoki ilmiy tahlil uchun masala, taxminlar, o‘lchov birliklari va javobning zarur shaklini belgilang. Hisob-kitob bog‘liq bo‘lgan ma’lumot yoki chizmalarni bering. Asoslangan natija va uni baholashga imkon beradigan tekshiruvlarni, masalan, chegaraviy holatlar yoki asl qiymatlar bilan solishtirishni so‘rang. Modelning mulohaza yuritish qobiliyati masala shartidagi noaniqlikni yo‘qotmaydi. Noma’lum miqdor yoki asoslanmagan taxminni qulay qiymat bilan almashtirish o‘rniga ochiq ko‘rsating.
Dinamik fikrlash hujjatlashtirilgan standart hisoblanadi. Gemini 2.5 GenerateContent qo‘llanmasi Pro uchun 128 dan 32,768 tokengacha aniq mulohaza limitini yoki moslashuvchan fikrlash uchun -1 qiymatini qo‘llab-quvvatlaydi. Ushbu nashrda fikrlashni to‘liq o‘chirib bo‘lmaydi. Bu boshqaruvlar Flash’ning nol limitli variantidan va Gemini 3 fikrlash darajalari sozlamalaridan farq qiladi. Fikrlash limiti ichki tokenlarning aniq sonini kafolatlashdan ko‘ra mulohazaga yo‘l ko‘rsatadi, javob chegarasi esa yakuniy material uchun ham joy qoldirishi kerak.
Multimodal hujjat ishlarida javobni asoslaydigan sahifalar, grafik, tasvir hududi yoki yozuv hodisasini aniqlang. Amaliy umumlashtirish vazifasi bir nechta manba hujjatlaridagi qarama-qarshi da’volarni, ularni asoslovchi parchalarni va bitta qaror uchun muhim farqlarni so‘rashi mumkin. Modeldan bayon etilgan faktni xulosaviy talqindan ajratishni so‘rang. Video yoki audio uchun natija tavsif, transkript, qisqacha mazmun yoki solishtirish bo‘lishini belgilang. Ushbu profilda tasvir va ovoz matnli natija uchun dalildir.
Aynan shu API sahifasida funksiya chaqirish, kod bajarish, fayl qidirish, qidiruv manbalari bilan asoslash, Maps manbalari bilan asoslash, URL konteksti va tuzilgan chiqishlar hujjatlashtirilgan. Funksiyalar maqsadi va parametr maydonlarini belgilang hamda keyingi suhbat navbatlarida haqiqiy natijalarni saqlang. Sxema bilan cheklangan yozuv uchun majburiy maydonlarni va yetishmayotgan ma’lumot qanday ifodalanishini ko‘rsating. Asosiy arxitektura — multimodal siyrak ekspertlar aralashmasi transformeri; modelning bu tuzilishi o‘z-o‘zidan tashqi vosita bajarilishini yoki qaytarilgan matn yoxud koddan tashqari tayyor ilovani ta’minlamaydi.
Asosiy kartada 1M kirish konteksti va 64K matn chiqishi ko‘rsatilgan; API jadvalida esa 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokeni belgilangan. Ko‘rsatmalar, manba mazmuni va saqlangan tarix kirishni tayyorlash hajmiga qo‘shiladi. Maksimal javob limiti mulohaza tokenlarini ham o‘z ichiga oladi, shu sababli haddan tashqari kichik chegara yakuniy javobni uzib qo‘yishi mumkin. Keshlash va paketli ishlov, shuningdek Flex va Priority variantlari hujjatlashtirilgan. Mustaqil uzun kontekstli vazifalarni tayyorlashda har bir manba identifikatori va so‘ralgan yakuniy shaklni saqlang.
Barqaror identifikator umumiy Pro model kartasida alohida muhokama qilingan Experimental va Preview nashrlaridan farq qiladi. Faqat Pro nomi umumiy bo‘lgani uchun ularning versiyaga xos natijalarini ushbu profilga tegishli deb hisoblamang. Kartada mumkin bo‘lgan gallyutsinatsiyalar va sababiy tushunish, murakkab xulosa chiqarish hamda kontrfaktual mulohaza cheklovlari qayd etilgan, bilimlarning oxirgi sanasi esa 2025-yil yanvar deb ko‘rsatilgan. Muhim bo‘lsa dolzarb dalillarni bering, manba havolalari, hisob-kitoblar va taklif etilgan o‘zgartirishlarni tekshiring. Foydali chiqish — vazifa so‘ragan, asoslangan matn yoki kod materiali.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar gemini-2.5-pro | 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 $0.0025 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.02 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00025 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.00075 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token Chiqish · Mantiqiy fikrlashning chiqish tokenlari $0.02 / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi200 000 | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0025 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.02 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00025 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.00075 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 2-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p200 000 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.005 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.03 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0005 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.00075 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "gemini-2.5-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gemini-2.5-pro', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gemini-2.5-pro', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON 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-pro
Ailoot Ultra gemini-2.5-pro, google/gemini-2.5-pro
/chat/completions
google/gemini-2.5-proGemini 2.5 Pro — Google’ning murakkab kod, matematika, STEM va uzun kontekstli tahlil uchun barqaror fikrlash modeli. U matn, tasvir, audio, video va PDF qabul qilib, vositalar va tuzilgan chiqish bilan matn qaytaradi. Uning dinamik mulohaza limiti 128–32,768 tokenni qo‘llab-quvvatlaydi va uni to‘liq o‘chirib bo‘lmaydi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemini 2.5 Pro — Google’ning ilg‘or dasturlash, matematika, STEM va uzun kontekstli tahlil uchun barqaror fikrlash profili. U matn, audio, tasvir, video va butun kod repozitoriylarini tushuna oladi, Gemini API profili esa PDF kirishini ham qabul qiladi. Chiqish — matn, jumladan kod, yozma tahlil yoki tuzilgan yozuv. Foydali topshiriq dalillarni beradi va izohlangan yechim, kod bazasidagi topilma yoki bir nechta hujjatni solishtirish kabi tekshirish mumkin bo‘lgan natijani so‘raydi.
Dasturlash uchun tegishli fayllar, kuzatilgan xatti-harakat va muhim o‘zgarish yoki savolni bering. Uzun kontekst modelga bitta ajratilgan parcha asosida mulohaza yuritish o‘rniga modullarni o‘zaro bog‘lashga yordam berishi mumkin. Kod yo‘lini tekshirish uchun identifikatorni kirish formasidan qayta ishlash va saqlashgacha kuzatishni, dasturiy kontrakt qayerda o‘zgarishini aniqlashni hamda maqsadli tuzatish taklif qilishni so‘rang. Cheklovlarni saqlang va asoslovchi havolalarni so‘rang. Taklif etilgan tuzatishni haqiqiy kod va ulangan vositalar orqali bajarilgan har qanday tekshiruv bilan solishtirish kerak.
Matematik yoki ilmiy tahlil uchun masala, taxminlar, o‘lchov birliklari va javobning zarur shaklini belgilang. Hisob-kitob bog‘liq bo‘lgan ma’lumot yoki chizmalarni bering. Asoslangan natija va uni baholashga imkon beradigan tekshiruvlarni, masalan, chegaraviy holatlar yoki asl qiymatlar bilan solishtirishni so‘rang. Modelning mulohaza yuritish qobiliyati masala shartidagi noaniqlikni yo‘qotmaydi. Noma’lum miqdor yoki asoslanmagan taxminni qulay qiymat bilan almashtirish o‘rniga ochiq ko‘rsating.
Dinamik fikrlash hujjatlashtirilgan standart hisoblanadi. Gemini 2.5 GenerateContent qo‘llanmasi Pro uchun 128 dan 32,768 tokengacha aniq mulohaza limitini yoki moslashuvchan fikrlash uchun -1 qiymatini qo‘llab-quvvatlaydi. Ushbu nashrda fikrlashni to‘liq o‘chirib bo‘lmaydi. Bu boshqaruvlar Flash’ning nol limitli variantidan va Gemini 3 fikrlash darajalari sozlamalaridan farq qiladi. Fikrlash limiti ichki tokenlarning aniq sonini kafolatlashdan ko‘ra mulohazaga yo‘l ko‘rsatadi, javob chegarasi esa yakuniy material uchun ham joy qoldirishi kerak.
Multimodal hujjat ishlarida javobni asoslaydigan sahifalar, grafik, tasvir hududi yoki yozuv hodisasini aniqlang. Amaliy umumlashtirish vazifasi bir nechta manba hujjatlaridagi qarama-qarshi da’volarni, ularni asoslovchi parchalarni va bitta qaror uchun muhim farqlarni so‘rashi mumkin. Modeldan bayon etilgan faktni xulosaviy talqindan ajratishni so‘rang. Video yoki audio uchun natija tavsif, transkript, qisqacha mazmun yoki solishtirish bo‘lishini belgilang. Ushbu profilda tasvir va ovoz matnli natija uchun dalildir.
Aynan shu API sahifasida funksiya chaqirish, kod bajarish, fayl qidirish, qidiruv manbalari bilan asoslash, Maps manbalari bilan asoslash, URL konteksti va tuzilgan chiqishlar hujjatlashtirilgan. Funksiyalar maqsadi va parametr maydonlarini belgilang hamda keyingi suhbat navbatlarida haqiqiy natijalarni saqlang. Sxema bilan cheklangan yozuv uchun majburiy maydonlarni va yetishmayotgan ma’lumot qanday ifodalanishini ko‘rsating. Asosiy arxitektura — multimodal siyrak ekspertlar aralashmasi transformeri; modelning bu tuzilishi o‘z-o‘zidan tashqi vosita bajarilishini yoki qaytarilgan matn yoxud koddan tashqari tayyor ilovani ta’minlamaydi.
Asosiy kartada 1M kirish konteksti va 64K matn chiqishi ko‘rsatilgan; API jadvalida esa 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokeni belgilangan. Ko‘rsatmalar, manba mazmuni va saqlangan tarix kirishni tayyorlash hajmiga qo‘shiladi. Maksimal javob limiti mulohaza tokenlarini ham o‘z ichiga oladi, shu sababli haddan tashqari kichik chegara yakuniy javobni uzib qo‘yishi mumkin. Keshlash va paketli ishlov, shuningdek Flex va Priority variantlari hujjatlashtirilgan. Mustaqil uzun kontekstli vazifalarni tayyorlashda har bir manba identifikatori va so‘ralgan yakuniy shaklni saqlang.
Barqaror identifikator umumiy Pro model kartasida alohida muhokama qilingan Experimental va Preview nashrlaridan farq qiladi. Faqat Pro nomi umumiy bo‘lgani uchun ularning versiyaga xos natijalarini ushbu profilga tegishli deb hisoblamang. Kartada mumkin bo‘lgan gallyutsinatsiyalar va sababiy tushunish, murakkab xulosa chiqarish hamda kontrfaktual mulohaza cheklovlari qayd etilgan, bilimlarning oxirgi sanasi esa 2025-yil yanvar deb ko‘rsatilgan. Muhim bo‘lsa dolzarb dalillarni bering, manba havolalari, hisob-kitoblar va taklif etilgan o‘zgartirishlarni tekshiring. Foydali chiqish — vazifa so‘ragan, asoslangan matn yoki kod materiali.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar google/gemini-2.5-pro | 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 $0.0025 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.02 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00025 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.00075 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token Chiqish · Mantiqiy fikrlashning chiqish tokenlari $0.02 / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi200 000 | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0025 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.02 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00025 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.00075 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 2-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p200 000 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.005 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.03 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0005 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.00075 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${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-pro", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='google/gemini-2.5-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='google/gemini-2.5-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson 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-pro
Ailoot Ultra gemini-2.5-pro, google/gemini-2.5-pro
/chat/completions
google/gemini-2.5-proGemini 2.5 Pro — Google’ning murakkab kod, matematika, STEM va uzun kontekstli tahlil uchun barqaror fikrlash modeli. U matn, tasvir, audio, video va PDF qabul qilib, vositalar va tuzilgan chiqish bilan matn qaytaradi. Uning dinamik mulohaza limiti 128–32,768 tokenni qo‘llab-quvvatlaydi va uni to‘liq o‘chirib bo‘lmaydi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemini 2.5 Pro — Google’ning ilg‘or dasturlash, matematika, STEM va uzun kontekstli tahlil uchun barqaror fikrlash profili. U matn, audio, tasvir, video va butun kod repozitoriylarini tushuna oladi, Gemini API profili esa PDF kirishini ham qabul qiladi. Chiqish — matn, jumladan kod, yozma tahlil yoki tuzilgan yozuv. Foydali topshiriq dalillarni beradi va izohlangan yechim, kod bazasidagi topilma yoki bir nechta hujjatni solishtirish kabi tekshirish mumkin bo‘lgan natijani so‘raydi.
Dasturlash uchun tegishli fayllar, kuzatilgan xatti-harakat va muhim o‘zgarish yoki savolni bering. Uzun kontekst modelga bitta ajratilgan parcha asosida mulohaza yuritish o‘rniga modullarni o‘zaro bog‘lashga yordam berishi mumkin. Kod yo‘lini tekshirish uchun identifikatorni kirish formasidan qayta ishlash va saqlashgacha kuzatishni, dasturiy kontrakt qayerda o‘zgarishini aniqlashni hamda maqsadli tuzatish taklif qilishni so‘rang. Cheklovlarni saqlang va asoslovchi havolalarni so‘rang. Taklif etilgan tuzatishni haqiqiy kod va ulangan vositalar orqali bajarilgan har qanday tekshiruv bilan solishtirish kerak.
Matematik yoki ilmiy tahlil uchun masala, taxminlar, o‘lchov birliklari va javobning zarur shaklini belgilang. Hisob-kitob bog‘liq bo‘lgan ma’lumot yoki chizmalarni bering. Asoslangan natija va uni baholashga imkon beradigan tekshiruvlarni, masalan, chegaraviy holatlar yoki asl qiymatlar bilan solishtirishni so‘rang. Modelning mulohaza yuritish qobiliyati masala shartidagi noaniqlikni yo‘qotmaydi. Noma’lum miqdor yoki asoslanmagan taxminni qulay qiymat bilan almashtirish o‘rniga ochiq ko‘rsating.
Dinamik fikrlash hujjatlashtirilgan standart hisoblanadi. Gemini 2.5 GenerateContent qo‘llanmasi Pro uchun 128 dan 32,768 tokengacha aniq mulohaza limitini yoki moslashuvchan fikrlash uchun -1 qiymatini qo‘llab-quvvatlaydi. Ushbu nashrda fikrlashni to‘liq o‘chirib bo‘lmaydi. Bu boshqaruvlar Flash’ning nol limitli variantidan va Gemini 3 fikrlash darajalari sozlamalaridan farq qiladi. Fikrlash limiti ichki tokenlarning aniq sonini kafolatlashdan ko‘ra mulohazaga yo‘l ko‘rsatadi, javob chegarasi esa yakuniy material uchun ham joy qoldirishi kerak.
Multimodal hujjat ishlarida javobni asoslaydigan sahifalar, grafik, tasvir hududi yoki yozuv hodisasini aniqlang. Amaliy umumlashtirish vazifasi bir nechta manba hujjatlaridagi qarama-qarshi da’volarni, ularni asoslovchi parchalarni va bitta qaror uchun muhim farqlarni so‘rashi mumkin. Modeldan bayon etilgan faktni xulosaviy talqindan ajratishni so‘rang. Video yoki audio uchun natija tavsif, transkript, qisqacha mazmun yoki solishtirish bo‘lishini belgilang. Ushbu profilda tasvir va ovoz matnli natija uchun dalildir.
Aynan shu API sahifasida funksiya chaqirish, kod bajarish, fayl qidirish, qidiruv manbalari bilan asoslash, Maps manbalari bilan asoslash, URL konteksti va tuzilgan chiqishlar hujjatlashtirilgan. Funksiyalar maqsadi va parametr maydonlarini belgilang hamda keyingi suhbat navbatlarida haqiqiy natijalarni saqlang. Sxema bilan cheklangan yozuv uchun majburiy maydonlarni va yetishmayotgan ma’lumot qanday ifodalanishini ko‘rsating. Asosiy arxitektura — multimodal siyrak ekspertlar aralashmasi transformeri; modelning bu tuzilishi o‘z-o‘zidan tashqi vosita bajarilishini yoki qaytarilgan matn yoxud koddan tashqari tayyor ilovani ta’minlamaydi.
Asosiy kartada 1M kirish konteksti va 64K matn chiqishi ko‘rsatilgan; API jadvalida esa 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokeni belgilangan. Ko‘rsatmalar, manba mazmuni va saqlangan tarix kirishni tayyorlash hajmiga qo‘shiladi. Maksimal javob limiti mulohaza tokenlarini ham o‘z ichiga oladi, shu sababli haddan tashqari kichik chegara yakuniy javobni uzib qo‘yishi mumkin. Keshlash va paketli ishlov, shuningdek Flex va Priority variantlari hujjatlashtirilgan. Mustaqil uzun kontekstli vazifalarni tayyorlashda har bir manba identifikatori va so‘ralgan yakuniy shaklni saqlang.
Barqaror identifikator umumiy Pro model kartasida alohida muhokama qilingan Experimental va Preview nashrlaridan farq qiladi. Faqat Pro nomi umumiy bo‘lgani uchun ularning versiyaga xos natijalarini ushbu profilga tegishli deb hisoblamang. Kartada mumkin bo‘lgan gallyutsinatsiyalar va sababiy tushunish, murakkab xulosa chiqarish hamda kontrfaktual mulohaza cheklovlari qayd etilgan, bilimlarning oxirgi sanasi esa 2025-yil yanvar deb ko‘rsatilgan. Muhim bo‘lsa dolzarb dalillarni bering, manba havolalari, hisob-kitoblar va taklif etilgan o‘zgartirishlarni tekshiring. Foydali chiqish — vazifa so‘ragan, asoslangan matn yoki kod materiali.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar google/gemini-2.5-pro | 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 $0.0025 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.02 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00025 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.00075 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token Chiqish · Mantiqiy fikrlashning chiqish tokenlari $0.02 / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi200 000 | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0025 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.02 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00025 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.00075 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 2-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p200 000 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.005 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.03 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0005 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.00075 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "google/gemini-2.5-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-2.5-pro', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-2.5-pro', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON 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-pro
Ailoot Ultra gemini-2.5-pro, google/gemini-2.5-pro
/chat/completions
Ingliz tilidagi texnik misol
Trace an identifier through storage\n\nTrace this identifier through three excerpts: form sends {customer_id:'0017'}; service computes id=Number(body.customer_id); repository stores String(id). Requirement: preserve leading zeros. Identify where the contract changes, propose a minimal consistent correction and give tests for '0017', '17' and a missing ID. Do not claim the tests were executed.A source-path explanation, a proposed patch and a three-case regression-test plan.Check that the proposed path preserves distinct strings 0017 and 17 while specifying missing-ID behavior.