Gemini 3.5 Flash-Lite — Google’ning takroriy ma’lumot ishlari va aniq yo‘naltirilgan subagent vazifalari uchun bajarishga qaratilgan multimodal matn profili. U Gemini 3.1 Flash-Lite asosida yaratilgan bo‘lib, hujjatni tushunish, vosita ishonchliligi va ko‘p navbatli ko‘rsatmalarga rioya qilishni yaxshilaydi. U matn, tasvir, audio, video va PDF’ni qabul qiladi va matn qaytaradi. Foydali natija kattaroq vazifa doirasidagi bitta ajratib olingan yozuv, tasnif, qisqa tarjima yoki chegaralangan, vosita yordamidagi tahlildir.
Hujjatni ajratib tahlil qilishda muhim maydonlar va har bir maydon saqlashi kerak bo‘lgan dalilni belgilang. Tegishli sahifalarni bering va yo‘q yoki noaniq ma’lumot qanday ifodalanishini ayting. Qo‘llab-quvvatlash xabaridan ma’lumot ajratishda xabardan mahsulot kodi, tilga olingan muammo va asoslovchi gapni ajratib oling, javobda xabar identifikatorini saqlang. Maydon uchun bir nechta nomzod bo‘lgan hujjat ularni bildirmay bitta taxminiy qiymatga yig‘masligi kerak. Sxemasi haqiqiy vazifaga mos bo‘lganda tuzilgan JSON natijani keyingi ishlov uchun yaroqli qilishi mumkin.
Hujjatlashtirilgan fikrlash darajalari minimal, low, medium va high; odatiy qiymat minimal. Ishlab chiqaruvchi uni katta hajmdagi ajratib olish, yo‘naltirish va tasniflash uchun tavsiya qiladi, medium yoki high esa vosita chaqiruvlari, kod bajarish yoki bir nechta fikrlash bosqichi bor mustaqil subagent ishiga mos. Qo‘llanma bunday uzunroq vazifalarda vosita ishini muddatidan oldin tugatmaslik uchun darajani oshirishni aniq tavsiya qiladi. Shu sababli bitta maydonni ajratib olish va istisnolar bilan hujjat taqqoslash turli daraja tanlovlaridan foyda ko‘radi. Minimal — har bir Flash modeliga ko‘chiriladigan umumiy sozlama emas, ushbu nashr qo‘llab-quvvatlaydigan sozlama.
Aniq yo‘naltirilgan subagent topshirig‘i bitta ish, uning manba materiali, ruxsat etilgan vositalar va zarur yakuniy shaklni o‘z ichiga olishi kerak. Masalan, u jadvalni belgilangan qoida bo‘yicha tekshirib, ta’sirlangan qatorlarni tegishli qiymatlar bilan qaytarishi mumkin. Ishlab chiqaruvchi yengil kod bajarishi yordamidagi jadvalli ma’lumotlarni qayta ishlash va frontend JavaScript ishlarini ham ta’kidlaydi. Uni o‘rab turgan ilova so‘ralgan funksiyani ishga tushirish va haqiqiy natijani qaytarishga javobgar bo‘lib qoladi. Tayyor natijani bajarilmagan taklif yoki hal qilinmagan kirish savolidan farqlanadigan holda tuting.
Aynan 3.5 Flash-Lite sahifasida funksiyalarni chaqirish, kod bajarish, fayl qidiruvi, qidiruv manbalariga asoslash, Maps ma’lumotlariga asoslash va URL konteksti ko‘rsatilgan, Computer Use esa dastlabki ko‘rib chiqish deb belgilangan. Structured output va fikrlash qo‘llab-quvvatlanadi. Ko‘p navbatli personaj yoki vazifada keyingi javoblar ayni topshiriqqa rioya qilishi uchun haqiqiy ko‘rsatmalar va vosita kuzatuvlarini saqlang. Dasturchi qo‘llanmasi 3.1 Flash-Lite’ga qaraganda personajning kuchliroq saqlanishini ta’kidlaydi. Har bir keyingi so‘rovda maqsadni qayta belgilash o‘rniga ixcham rol va chiqish talablaridan foydalaning.
Qo‘llanma ushbu nashr uchun eski namuna olish sozlamalari va oldindan to‘ldirilgan yakuniy model navbatlarini ham eskirgan deb belgilaydi. Javobni sun’iy model-role navbati ichida boshlab berishga urinish o‘rniga chegaralangan javobni aniq ko‘rsatmalar yoki sxema bilan boshqaring. Interfeys talab qiladigan joyda Gemini 3 thought-signature kontekstini saqlang va funksiya natijalarini chaqiruvlariga moslang. Ushbu tayyorlash qoidalari ayni ishni yakunlash uchun zarur dalillarga hali ham ega bo‘lgan davomni qo‘llab-quvvatlaydi.
Asl karta 1M gacha kontekst va 64K matn chiqishini ko‘rsatadi; aynan API sahifasi 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokenini belgilaydi. Ko‘rsatmalar, yozuvlar, tarix va medianing hammasi kirishni tayyorlashga hissa qo‘shadi. Ishlab chiqaruvchi profilida keshlash, paketli, Flex va Priority variantlari ko‘rsatilgan. Takroriy so‘rovlarda har bir ajratib olishni manbasi bilan taqqoslash mumkin bo‘lishi uchun barqaror identifikatorlar va ixcham, izchil javob formatidan foydalaning. Ushbu profilda audio, tasvir yoki video kirishi yaratilgan nutq yoki badiiy tasvir emas, matnli talqin yoki transkript hosil qiladi.
Mumkin bo‘lgan cheklovlarga gallyutsinatsiyalar va vaqti-vaqti bilan kechikish yoki kutish muddati tugashi kiradi. Uning bilim chegarasi 2026-yil marti, ayrim sohalar esa 2025-yil yanvari bilan cheklangan. Manbaga bog‘liq ajratib olish berilgan material asoslagan narsani qaytarishi kerak; joriy faktlar haqidagi savollarga joriy dalil kerak. 3.1 Flash-Lite’ga nisbatan ushbu profil hujjatlashtirilgan bajarish va kompyuterdan foydalanish imkoniyatlarini qo‘shadi, 3.6 Flash esa murakkabroq dasturlash va fazoviy ishlarga urg‘u beradi. Javobni kattaroq ish jarayoniga kiritishdan oldin ajratib olingan maydonlar, vosita natijalari va saqlangan ko‘rsatmalarni tekshiring.
", "aboutText": "Gemini 3.5 Flash-Lite — Google’ning takroriy ma’lumot ishlari va aniq yo‘naltirilgan subagent vazifalari uchun bajarishga qaratilgan multimodal matn profili. U Gemini 3.1 Flash-Lite asosida yaratilgan bo‘lib, hujjatni tushunish, vosita ishonchliligi va ko‘p navbatli ko‘rsatmalarga rioya qilishni yaxshilaydi. U matn, tasvir, audio, video va PDF’ni qabul qiladi va matn qaytaradi. Foydali natija kattaroq vazifa doirasidagi bitta ajratib olingan yozuv, tasnif, qisqa tarjima yoki chegaralangan, vosita yordamidagi tahlildir.\n\nHujjatni ajratib tahlil qilishda muhim maydonlar va har bir maydon saqlashi kerak bo‘lgan dalilni belgilang. Tegishli sahifalarni bering va yo‘q yoki noaniq ma’lumot qanday ifodalanishini ayting. Qo‘llab-quvvatlash xabaridan ma’lumot ajratishda xabardan mahsulot kodi, tilga olingan muammo va asoslovchi gapni ajratib oling, javobda xabar identifikatorini saqlang. Maydon uchun bir nechta nomzod bo‘lgan hujjat ularni bildirmay bitta taxminiy qiymatga yig‘masligi kerak. Sxemasi haqiqiy vazifaga mos bo‘lganda tuzilgan JSON natijani keyingi ishlov uchun yaroqli qilishi mumkin.\n\nHujjatlashtirilgan fikrlash darajalari minimal, low, medium va high; odatiy qiymat minimal. Ishlab chiqaruvchi uni katta hajmdagi ajratib olish, yo‘naltirish va tasniflash uchun tavsiya qiladi, medium yoki high esa vosita chaqiruvlari, kod bajarish yoki bir nechta fikrlash bosqichi bor mustaqil subagent ishiga mos. Qo‘llanma bunday uzunroq vazifalarda vosita ishini muddatidan oldin tugatmaslik uchun darajani oshirishni aniq tavsiya qiladi. Shu sababli bitta maydonni ajratib olish va istisnolar bilan hujjat taqqoslash turli daraja tanlovlaridan foyda ko‘radi. Minimal — har bir Flash modeliga ko‘chiriladigan umumiy sozlama emas, ushbu nashr qo‘llab-quvvatlaydigan sozlama.\n\nAniq yo‘naltirilgan subagent topshirig‘i bitta ish, uning manba materiali, ruxsat etilgan vositalar va zarur yakuniy shaklni o‘z ichiga olishi kerak. Masalan, u jadvalni belgilangan qoida bo‘yicha tekshirib, ta’sirlangan qatorlarni tegishli qiymatlar bilan qaytarishi mumkin. Ishlab chiqaruvchi yengil kod bajarishi yordamidagi jadvalli ma’lumotlarni qayta ishlash va frontend JavaScript ishlarini ham ta’kidlaydi. Uni o‘rab turgan ilova so‘ralgan funksiyani ishga tushirish va haqiqiy natijani qaytarishga javobgar bo‘lib qoladi. Tayyor natijani bajarilmagan taklif yoki hal qilinmagan kirish savolidan farqlanadigan holda tuting.\n\nAynan 3.5 Flash-Lite sahifasida funksiyalarni chaqirish, kod bajarish, fayl qidiruvi, qidiruv manbalariga asoslash, Maps ma’lumotlariga asoslash va URL konteksti ko‘rsatilgan, Computer Use esa dastlabki ko‘rib chiqish deb belgilangan. Structured output va fikrlash qo‘llab-quvvatlanadi. Ko‘p navbatli personaj yoki vazifada keyingi javoblar ayni topshiriqqa rioya qilishi uchun haqiqiy ko‘rsatmalar va vosita kuzatuvlarini saqlang. Dasturchi qo‘llanmasi 3.1 Flash-Lite’ga qaraganda personajning kuchliroq saqlanishini ta’kidlaydi. Har bir keyingi so‘rovda maqsadni qayta belgilash o‘rniga ixcham rol va chiqish talablaridan foydalaning.\n\nQo‘llanma ushbu nashr uchun eski namuna olish sozlamalari va oldindan to‘ldirilgan yakuniy model navbatlarini ham eskirgan deb belgilaydi. Javobni sun’iy model-role navbati ichida boshlab berishga urinish o‘rniga chegaralangan javobni aniq ko‘rsatmalar yoki sxema bilan boshqaring. Interfeys talab qiladigan joyda Gemini 3 thought-signature kontekstini saqlang va funksiya natijalarini chaqiruvlariga moslang. Ushbu tayyorlash qoidalari ayni ishni yakunlash uchun zarur dalillarga hali ham ega bo‘lgan davomni qo‘llab-quvvatlaydi.\n\nAsl karta 1M gacha kontekst va 64K matn chiqishini ko‘rsatadi; aynan API sahifasi 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokenini belgilaydi. Ko‘rsatmalar, yozuvlar, tarix va medianing hammasi kirishni tayyorlashga hissa qo‘shadi. Ishlab chiqaruvchi profilida keshlash, paketli, Flex va Priority variantlari ko‘rsatilgan. Takroriy so‘rovlarda har bir ajratib olishni manbasi bilan taqqoslash mumkin bo‘lishi uchun barqaror identifikatorlar va ixcham, izchil javob formatidan foydalaning. Ushbu profilda audio, tasvir yoki video kirishi yaratilgan nutq yoki badiiy tasvir emas, matnli talqin yoki transkript hosil qiladi.\n\nMumkin bo‘lgan cheklovlarga gallyutsinatsiyalar va vaqti-vaqti bilan kechikish yoki kutish muddati tugashi kiradi. Uning bilim chegarasi 2026-yil marti, ayrim sohalar esa 2025-yil yanvari bilan cheklangan. Manbaga bog‘liq ajratib olish berilgan material asoslagan narsani qaytarishi kerak; joriy faktlar haqidagi savollarga joriy dalil kerak. 3.1 Flash-Lite’ga nisbatan ushbu profil hujjatlashtirilgan bajarish va kompyuterdan foydalanish imkoniyatlarini qo‘shadi, 3.6 Flash esa murakkabroq dasturlash va fazoviy ishlarga urg‘u beradi. Javobni kattaroq ish jarayoniga kiritishdan oldin ajratib olingan maydonlar, vosita natijalari va saqlangan ko‘rsatmalarni tekshiring.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Extract a support message record\n\nExtract fields from message S-91: "The pump P-28 stopped after ten minutes. I bought two, but only one has this issue. Please arrange a replacement." Return message ID, product code, issue, purchased quantity and affected quantity in a small table. Include the exact supporting phrase for each extracted value.A field/value/evidence table retaining S-91 and separating purchased from affected quantity.Check that two purchased pumps do not become two defective pumps.gemini-3.5-flash-liteGemini 3.5 Flash-Lite — Google’ning aniq yo‘naltirilgan subagent vazifalari, hujjatlarni ajratib tahlil qilish va takroriy ma’lumot ajratib olish uchun multimodal modeli. Uning odatiy minimal fikrlashi chegaralangan yozuvlarga mos; ko‘p bosqichli vosita ishlari uchun medium yoki high hujjatlashtirilgan. U matn, tasvir, audio, video va PDF’dan matn yoki tuzilgan natijalar qaytaradi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemini 3.5 Flash-Lite — Google’ning takroriy ma’lumot ishlari va aniq yo‘naltirilgan subagent vazifalari uchun bajarishga qaratilgan multimodal matn profili. U Gemini 3.1 Flash-Lite asosida yaratilgan bo‘lib, hujjatni tushunish, vosita ishonchliligi va ko‘p navbatli ko‘rsatmalarga rioya qilishni yaxshilaydi. U matn, tasvir, audio, video va PDF’ni qabul qiladi va matn qaytaradi. Foydali natija kattaroq vazifa doirasidagi bitta ajratib olingan yozuv, tasnif, qisqa tarjima yoki chegaralangan, vosita yordamidagi tahlildir.
Hujjatni ajratib tahlil qilishda muhim maydonlar va har bir maydon saqlashi kerak bo‘lgan dalilni belgilang. Tegishli sahifalarni bering va yo‘q yoki noaniq ma’lumot qanday ifodalanishini ayting. Qo‘llab-quvvatlash xabaridan ma’lumot ajratishda xabardan mahsulot kodi, tilga olingan muammo va asoslovchi gapni ajratib oling, javobda xabar identifikatorini saqlang. Maydon uchun bir nechta nomzod bo‘lgan hujjat ularni bildirmay bitta taxminiy qiymatga yig‘masligi kerak. Sxemasi haqiqiy vazifaga mos bo‘lganda tuzilgan JSON natijani keyingi ishlov uchun yaroqli qilishi mumkin.
Hujjatlashtirilgan fikrlash darajalari minimal, low, medium va high; odatiy qiymat minimal. Ishlab chiqaruvchi uni katta hajmdagi ajratib olish, yo‘naltirish va tasniflash uchun tavsiya qiladi, medium yoki high esa vosita chaqiruvlari, kod bajarish yoki bir nechta fikrlash bosqichi bor mustaqil subagent ishiga mos. Qo‘llanma bunday uzunroq vazifalarda vosita ishini muddatidan oldin tugatmaslik uchun darajani oshirishni aniq tavsiya qiladi. Shu sababli bitta maydonni ajratib olish va istisnolar bilan hujjat taqqoslash turli daraja tanlovlaridan foyda ko‘radi. Minimal — har bir Flash modeliga ko‘chiriladigan umumiy sozlama emas, ushbu nashr qo‘llab-quvvatlaydigan sozlama.
Aniq yo‘naltirilgan subagent topshirig‘i bitta ish, uning manba materiali, ruxsat etilgan vositalar va zarur yakuniy shaklni o‘z ichiga olishi kerak. Masalan, u jadvalni belgilangan qoida bo‘yicha tekshirib, ta’sirlangan qatorlarni tegishli qiymatlar bilan qaytarishi mumkin. Ishlab chiqaruvchi yengil kod bajarishi yordamidagi jadvalli ma’lumotlarni qayta ishlash va frontend JavaScript ishlarini ham ta’kidlaydi. Uni o‘rab turgan ilova so‘ralgan funksiyani ishga tushirish va haqiqiy natijani qaytarishga javobgar bo‘lib qoladi. Tayyor natijani bajarilmagan taklif yoki hal qilinmagan kirish savolidan farqlanadigan holda tuting.
Aynan 3.5 Flash-Lite sahifasida funksiyalarni chaqirish, kod bajarish, fayl qidiruvi, qidiruv manbalariga asoslash, Maps ma’lumotlariga asoslash va URL konteksti ko‘rsatilgan, Computer Use esa dastlabki ko‘rib chiqish deb belgilangan. Structured output va fikrlash qo‘llab-quvvatlanadi. Ko‘p navbatli personaj yoki vazifada keyingi javoblar ayni topshiriqqa rioya qilishi uchun haqiqiy ko‘rsatmalar va vosita kuzatuvlarini saqlang. Dasturchi qo‘llanmasi 3.1 Flash-Lite’ga qaraganda personajning kuchliroq saqlanishini ta’kidlaydi. Har bir keyingi so‘rovda maqsadni qayta belgilash o‘rniga ixcham rol va chiqish talablaridan foydalaning.
Qo‘llanma ushbu nashr uchun eski namuna olish sozlamalari va oldindan to‘ldirilgan yakuniy model navbatlarini ham eskirgan deb belgilaydi. Javobni sun’iy model-role navbati ichida boshlab berishga urinish o‘rniga chegaralangan javobni aniq ko‘rsatmalar yoki sxema bilan boshqaring. Interfeys talab qiladigan joyda Gemini 3 thought-signature kontekstini saqlang va funksiya natijalarini chaqiruvlariga moslang. Ushbu tayyorlash qoidalari ayni ishni yakunlash uchun zarur dalillarga hali ham ega bo‘lgan davomni qo‘llab-quvvatlaydi.
Asl karta 1M gacha kontekst va 64K matn chiqishini ko‘rsatadi; aynan API sahifasi 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokenini belgilaydi. Ko‘rsatmalar, yozuvlar, tarix va medianing hammasi kirishni tayyorlashga hissa qo‘shadi. Ishlab chiqaruvchi profilida keshlash, paketli, Flex va Priority variantlari ko‘rsatilgan. Takroriy so‘rovlarda har bir ajratib olishni manbasi bilan taqqoslash mumkin bo‘lishi uchun barqaror identifikatorlar va ixcham, izchil javob formatidan foydalaning. Ushbu profilda audio, tasvir yoki video kirishi yaratilgan nutq yoki badiiy tasvir emas, matnli talqin yoki transkript hosil qiladi.
Mumkin bo‘lgan cheklovlarga gallyutsinatsiyalar va vaqti-vaqti bilan kechikish yoki kutish muddati tugashi kiradi. Uning bilim chegarasi 2026-yil marti, ayrim sohalar esa 2025-yil yanvari bilan cheklangan. Manbaga bog‘liq ajratib olish berilgan material asoslagan narsani qaytarishi kerak; joriy faktlar haqidagi savollarga joriy dalil kerak. 3.1 Flash-Lite’ga nisbatan ushbu profil hujjatlashtirilgan bajarish va kompyuterdan foydalanish imkoniyatlarini qo‘shadi, 3.6 Flash esa murakkabroq dasturlash va fazoviy ishlarga urg‘u beradi. Javobni kattaroq ish jarayoniga kiritishdan oldin ajratib olingan maydonlar, vosita natijalari va saqlangan ko‘rsatmalarni tekshiring.
POST /v1/messagestext, imagetext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar gemini-3.5-flash-lite | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar user, assistant | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring|content_block[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonsystem | Turstring|content_block[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Cheklov qo‘llanadigan obyekt: Tanlangan model yoki kartaning aniq yuqori chegarasi | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Maydontemperature | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontop_p | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstop_sequences | Turstring[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools | Turtool[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].name | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Vosita taqdim etilgan | Standart— |
Maydontools[].description | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontools[].input_schema | TurJSON_schema | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontool_choice | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonthinking.type | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonthinking.budget_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonoutput_config.effort | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmetadata | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydoncache_control | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Matn · UTF8 matni
messages[].content yoki type=text bloki
Matn + rasm
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} yoki type=url turidagi manba
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext, image |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Parametr talablarinull |
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrtext_file_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 kontenti matn sifatida kiritiladi; fayl IDlari/URLs uchun alohida aniq qo‘llab-quvvatlash kerak |
Hayot sikli: exact retained published method
Metod tuzilishlari va IDlari aniq; yetkazib beruvchining imkoniyati so‘rovni qabul qilishga ruxsatdan alohida.
POST /v1/messagesAiloot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
Modelning ma’lumot jadvallari usul tanlash, narx hisobi yoki to‘lovlarni o‘zgartirmaydi. Amaldagi to‘lovlar tanlangan Ailoot usuli tariflari bo‘yicha hisoblanadi.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaOpenAI Chat · Tokenlar uchun asosiy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0006 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00006 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaOpenAI Chat · So‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0006 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00006 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaAnthropic Messages · Tokenlar uchun asosiy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0006 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00006 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaAnthropic Messages · So‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0006 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00006 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-3.5-flash-lite", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-3.5-flash-lite", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="gemini-3.5-flash-lite",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "gemini-3.5-flash-lite",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.messages.stream(model='gemini-3.5-flash-lite',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_message()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Barcha kontent bloklari, fikrlash imzolari va haqiqiy vosita ishlatish IDlarini saqlang. SSE bloklarining barcha o‘zgarish qismlarini yig‘ing; birinchi matn bloki to‘liq chiqish emas.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonid | Turstring |
Maydonmodel | Turstring |
Maydoncontent[] | Turtext|thinking|tool_use|other content block |
Maydonstop_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest
Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-lite, google/gemini-3.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest, gemini-3.5-flash-lite, gemini-3.5-flash-lite
gemini-3.5-flash-liteGemini 3.5 Flash-Lite — Google’ning aniq yo‘naltirilgan subagent vazifalari, hujjatlarni ajratib tahlil qilish va takroriy ma’lumot ajratib olish uchun multimodal modeli. Uning odatiy minimal fikrlashi chegaralangan yozuvlarga mos; ko‘p bosqichli vosita ishlari uchun medium yoki high hujjatlashtirilgan. U matn, tasvir, audio, video va PDF’dan matn yoki tuzilgan natijalar qaytaradi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemini 3.5 Flash-Lite — Google’ning takroriy ma’lumot ishlari va aniq yo‘naltirilgan subagent vazifalari uchun bajarishga qaratilgan multimodal matn profili. U Gemini 3.1 Flash-Lite asosida yaratilgan bo‘lib, hujjatni tushunish, vosita ishonchliligi va ko‘p navbatli ko‘rsatmalarga rioya qilishni yaxshilaydi. U matn, tasvir, audio, video va PDF’ni qabul qiladi va matn qaytaradi. Foydali natija kattaroq vazifa doirasidagi bitta ajratib olingan yozuv, tasnif, qisqa tarjima yoki chegaralangan, vosita yordamidagi tahlildir.
Hujjatni ajratib tahlil qilishda muhim maydonlar va har bir maydon saqlashi kerak bo‘lgan dalilni belgilang. Tegishli sahifalarni bering va yo‘q yoki noaniq ma’lumot qanday ifodalanishini ayting. Qo‘llab-quvvatlash xabaridan ma’lumot ajratishda xabardan mahsulot kodi, tilga olingan muammo va asoslovchi gapni ajratib oling, javobda xabar identifikatorini saqlang. Maydon uchun bir nechta nomzod bo‘lgan hujjat ularni bildirmay bitta taxminiy qiymatga yig‘masligi kerak. Sxemasi haqiqiy vazifaga mos bo‘lganda tuzilgan JSON natijani keyingi ishlov uchun yaroqli qilishi mumkin.
Hujjatlashtirilgan fikrlash darajalari minimal, low, medium va high; odatiy qiymat minimal. Ishlab chiqaruvchi uni katta hajmdagi ajratib olish, yo‘naltirish va tasniflash uchun tavsiya qiladi, medium yoki high esa vosita chaqiruvlari, kod bajarish yoki bir nechta fikrlash bosqichi bor mustaqil subagent ishiga mos. Qo‘llanma bunday uzunroq vazifalarda vosita ishini muddatidan oldin tugatmaslik uchun darajani oshirishni aniq tavsiya qiladi. Shu sababli bitta maydonni ajratib olish va istisnolar bilan hujjat taqqoslash turli daraja tanlovlaridan foyda ko‘radi. Minimal — har bir Flash modeliga ko‘chiriladigan umumiy sozlama emas, ushbu nashr qo‘llab-quvvatlaydigan sozlama.
Aniq yo‘naltirilgan subagent topshirig‘i bitta ish, uning manba materiali, ruxsat etilgan vositalar va zarur yakuniy shaklni o‘z ichiga olishi kerak. Masalan, u jadvalni belgilangan qoida bo‘yicha tekshirib, ta’sirlangan qatorlarni tegishli qiymatlar bilan qaytarishi mumkin. Ishlab chiqaruvchi yengil kod bajarishi yordamidagi jadvalli ma’lumotlarni qayta ishlash va frontend JavaScript ishlarini ham ta’kidlaydi. Uni o‘rab turgan ilova so‘ralgan funksiyani ishga tushirish va haqiqiy natijani qaytarishga javobgar bo‘lib qoladi. Tayyor natijani bajarilmagan taklif yoki hal qilinmagan kirish savolidan farqlanadigan holda tuting.
Aynan 3.5 Flash-Lite sahifasida funksiyalarni chaqirish, kod bajarish, fayl qidiruvi, qidiruv manbalariga asoslash, Maps ma’lumotlariga asoslash va URL konteksti ko‘rsatilgan, Computer Use esa dastlabki ko‘rib chiqish deb belgilangan. Structured output va fikrlash qo‘llab-quvvatlanadi. Ko‘p navbatli personaj yoki vazifada keyingi javoblar ayni topshiriqqa rioya qilishi uchun haqiqiy ko‘rsatmalar va vosita kuzatuvlarini saqlang. Dasturchi qo‘llanmasi 3.1 Flash-Lite’ga qaraganda personajning kuchliroq saqlanishini ta’kidlaydi. Har bir keyingi so‘rovda maqsadni qayta belgilash o‘rniga ixcham rol va chiqish talablaridan foydalaning.
Qo‘llanma ushbu nashr uchun eski namuna olish sozlamalari va oldindan to‘ldirilgan yakuniy model navbatlarini ham eskirgan deb belgilaydi. Javobni sun’iy model-role navbati ichida boshlab berishga urinish o‘rniga chegaralangan javobni aniq ko‘rsatmalar yoki sxema bilan boshqaring. Interfeys talab qiladigan joyda Gemini 3 thought-signature kontekstini saqlang va funksiya natijalarini chaqiruvlariga moslang. Ushbu tayyorlash qoidalari ayni ishni yakunlash uchun zarur dalillarga hali ham ega bo‘lgan davomni qo‘llab-quvvatlaydi.
Asl karta 1M gacha kontekst va 64K matn chiqishini ko‘rsatadi; aynan API sahifasi 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokenini belgilaydi. Ko‘rsatmalar, yozuvlar, tarix va medianing hammasi kirishni tayyorlashga hissa qo‘shadi. Ishlab chiqaruvchi profilida keshlash, paketli, Flex va Priority variantlari ko‘rsatilgan. Takroriy so‘rovlarda har bir ajratib olishni manbasi bilan taqqoslash mumkin bo‘lishi uchun barqaror identifikatorlar va ixcham, izchil javob formatidan foydalaning. Ushbu profilda audio, tasvir yoki video kirishi yaratilgan nutq yoki badiiy tasvir emas, matnli talqin yoki transkript hosil qiladi.
Mumkin bo‘lgan cheklovlarga gallyutsinatsiyalar va vaqti-vaqti bilan kechikish yoki kutish muddati tugashi kiradi. Uning bilim chegarasi 2026-yil marti, ayrim sohalar esa 2025-yil yanvari bilan cheklangan. Manbaga bog‘liq ajratib olish berilgan material asoslagan narsani qaytarishi kerak; joriy faktlar haqidagi savollarga joriy dalil kerak. 3.1 Flash-Lite’ga nisbatan ushbu profil hujjatlashtirilgan bajarish va kompyuterdan foydalanish imkoniyatlarini qo‘shadi, 3.6 Flash esa murakkabroq dasturlash va fazoviy ishlarga urg‘u beradi. Javobni kattaroq ish jarayoniga kiritishdan oldin ajratib olingan maydonlar, vosita natijalari va saqlangan ko‘rsatmalarni tekshiring.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonpath.model | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar gemini-3.5-flash-lite | Standart— |
Maydoncontents | Turcontent[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydoncontents[].role | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar user, model | Standart— |
Maydoncontents[].parts | Turpart[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
MaydonsystemInstruction | Turcontent | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
MaydongenerationConfig.maxOutputTokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
MaydongenerationConfig.temperature | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
MaydongenerationConfig.topP | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
MaydongenerationConfig.topK | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
MaydongenerationConfig.stopSequences | Turstring[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
MaydongenerationConfig.thinkingConfig.includeThoughts | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
MaydongenerationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].functionDeclarations | Turfunction_declaration[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
MaydontoolConfig.functionCallingConfig.mode | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
MaydonsafetySettings | Turobject[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
MaydonsessionId | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Matn · UTF8 matni
contents[].parts[].text
Matn + rasm
parts[].inlineData={mimeType,data}
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext, image |
Parametrrequired | Parametr talablaricontents |
Parametroptional_controls | Parametr talablarinull |
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrtext_file_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 kontenti matn sifatida kiritiladi; fayl IDlari/URLs uchun alohida aniq qo‘llab-quvvatlash kerak |
Hayot sikli: exact retained published method
Metod tuzilishlari va IDlari aniq; yetkazib beruvchining imkoniyati so‘rovni qabul qilishga ruxsatdan alohida.
POST /v1beta/models/{model}:generateContentAiloot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
Modelning ma’lumot jadvallari usul tanlash, narx hisobi yoki to‘lovlarni o‘zgartirmaydi. Amaldagi to‘lovlar tanlangan Ailoot usuli tariflari bo‘yicha hisoblanadi.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaOpenAI Chat · Tokenlar uchun asosiy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0006 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00006 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaOpenAI Chat · So‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0006 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00006 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaAnthropic Messages · Tokenlar uchun asosiy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0006 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00006 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaAnthropic Messages · So‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0006 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00006 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"contents": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["contents"]=[{"role":"user","parts":[{"text":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.5-flash-lite:generateContent \\\n -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["contents"][0]["parts"].append({"inlineData":{"mimeType":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.5-flash-lite:generateContent \\\n -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nfrom google import genai\nfrom google.genai import types\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = genai.Client(\n api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],\n http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"),\n)\nresp = client.models.generate_content(model="gemini-3.5-flash-lite", contents="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_json_dict())\nimport { GoogleGenAI } from "@google/genai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, httpOptions: { baseUrl: "https://api.ailoot.ai" } });\nconst resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-3.5-flash-lite", contents: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom google import genai\nfrom google.genai import types\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=genai.Client(api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"))\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\ncount=0\nwith Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for chunk in client.models.generate_content_stream(model='gemini-3.5-flash-lite',contents="Explain observations and hypotheses in three sentences."):\n payload=chunk.to_json_dict()\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n save_result(payload,"stream-chunk-"+str(count))\n count+=1\njson yoki qo‘llab-quvvatlanadigan oqimli uzatish
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Funksiya chaqiruvlari, fikrlash imzolari va sarf ma’lumotlari bilan birga barcha nomzod javoblar va qismlarni saqlang; oqim qismlarini tartib bilan yig‘ing.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
MaydonresponseId | Turstring |
MaydonmodelVersion | Turstring |
Maydoncandidates[].content.parts[] | Turtext|inlineData|functionCall|other part |
Maydoncandidates[].finishReason | Turstring |
MaydonusageMetadata | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest
Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-lite, google/gemini-3.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest, gemini-3.5-flash-lite, gemini-3.5-flash-lite
gemini-3.5-flash-liteGemini 3.5 Flash-Lite — Google’ning aniq yo‘naltirilgan subagent vazifalari, hujjatlarni ajratib tahlil qilish va takroriy ma’lumot ajratib olish uchun multimodal modeli. Uning odatiy minimal fikrlashi chegaralangan yozuvlarga mos; ko‘p bosqichli vosita ishlari uchun medium yoki high hujjatlashtirilgan. U matn, tasvir, audio, video va PDF’dan matn yoki tuzilgan natijalar qaytaradi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemini 3.5 Flash-Lite — Google’ning takroriy ma’lumot ishlari va aniq yo‘naltirilgan subagent vazifalari uchun bajarishga qaratilgan multimodal matn profili. U Gemini 3.1 Flash-Lite asosida yaratilgan bo‘lib, hujjatni tushunish, vosita ishonchliligi va ko‘p navbatli ko‘rsatmalarga rioya qilishni yaxshilaydi. U matn, tasvir, audio, video va PDF’ni qabul qiladi va matn qaytaradi. Foydali natija kattaroq vazifa doirasidagi bitta ajratib olingan yozuv, tasnif, qisqa tarjima yoki chegaralangan, vosita yordamidagi tahlildir.
Hujjatni ajratib tahlil qilishda muhim maydonlar va har bir maydon saqlashi kerak bo‘lgan dalilni belgilang. Tegishli sahifalarni bering va yo‘q yoki noaniq ma’lumot qanday ifodalanishini ayting. Qo‘llab-quvvatlash xabaridan ma’lumot ajratishda xabardan mahsulot kodi, tilga olingan muammo va asoslovchi gapni ajratib oling, javobda xabar identifikatorini saqlang. Maydon uchun bir nechta nomzod bo‘lgan hujjat ularni bildirmay bitta taxminiy qiymatga yig‘masligi kerak. Sxemasi haqiqiy vazifaga mos bo‘lganda tuzilgan JSON natijani keyingi ishlov uchun yaroqli qilishi mumkin.
Hujjatlashtirilgan fikrlash darajalari minimal, low, medium va high; odatiy qiymat minimal. Ishlab chiqaruvchi uni katta hajmdagi ajratib olish, yo‘naltirish va tasniflash uchun tavsiya qiladi, medium yoki high esa vosita chaqiruvlari, kod bajarish yoki bir nechta fikrlash bosqichi bor mustaqil subagent ishiga mos. Qo‘llanma bunday uzunroq vazifalarda vosita ishini muddatidan oldin tugatmaslik uchun darajani oshirishni aniq tavsiya qiladi. Shu sababli bitta maydonni ajratib olish va istisnolar bilan hujjat taqqoslash turli daraja tanlovlaridan foyda ko‘radi. Minimal — har bir Flash modeliga ko‘chiriladigan umumiy sozlama emas, ushbu nashr qo‘llab-quvvatlaydigan sozlama.
Aniq yo‘naltirilgan subagent topshirig‘i bitta ish, uning manba materiali, ruxsat etilgan vositalar va zarur yakuniy shaklni o‘z ichiga olishi kerak. Masalan, u jadvalni belgilangan qoida bo‘yicha tekshirib, ta’sirlangan qatorlarni tegishli qiymatlar bilan qaytarishi mumkin. Ishlab chiqaruvchi yengil kod bajarishi yordamidagi jadvalli ma’lumotlarni qayta ishlash va frontend JavaScript ishlarini ham ta’kidlaydi. Uni o‘rab turgan ilova so‘ralgan funksiyani ishga tushirish va haqiqiy natijani qaytarishga javobgar bo‘lib qoladi. Tayyor natijani bajarilmagan taklif yoki hal qilinmagan kirish savolidan farqlanadigan holda tuting.
Aynan 3.5 Flash-Lite sahifasida funksiyalarni chaqirish, kod bajarish, fayl qidiruvi, qidiruv manbalariga asoslash, Maps ma’lumotlariga asoslash va URL konteksti ko‘rsatilgan, Computer Use esa dastlabki ko‘rib chiqish deb belgilangan. Structured output va fikrlash qo‘llab-quvvatlanadi. Ko‘p navbatli personaj yoki vazifada keyingi javoblar ayni topshiriqqa rioya qilishi uchun haqiqiy ko‘rsatmalar va vosita kuzatuvlarini saqlang. Dasturchi qo‘llanmasi 3.1 Flash-Lite’ga qaraganda personajning kuchliroq saqlanishini ta’kidlaydi. Har bir keyingi so‘rovda maqsadni qayta belgilash o‘rniga ixcham rol va chiqish talablaridan foydalaning.
Qo‘llanma ushbu nashr uchun eski namuna olish sozlamalari va oldindan to‘ldirilgan yakuniy model navbatlarini ham eskirgan deb belgilaydi. Javobni sun’iy model-role navbati ichida boshlab berishga urinish o‘rniga chegaralangan javobni aniq ko‘rsatmalar yoki sxema bilan boshqaring. Interfeys talab qiladigan joyda Gemini 3 thought-signature kontekstini saqlang va funksiya natijalarini chaqiruvlariga moslang. Ushbu tayyorlash qoidalari ayni ishni yakunlash uchun zarur dalillarga hali ham ega bo‘lgan davomni qo‘llab-quvvatlaydi.
Asl karta 1M gacha kontekst va 64K matn chiqishini ko‘rsatadi; aynan API sahifasi 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokenini belgilaydi. Ko‘rsatmalar, yozuvlar, tarix va medianing hammasi kirishni tayyorlashga hissa qo‘shadi. Ishlab chiqaruvchi profilida keshlash, paketli, Flex va Priority variantlari ko‘rsatilgan. Takroriy so‘rovlarda har bir ajratib olishni manbasi bilan taqqoslash mumkin bo‘lishi uchun barqaror identifikatorlar va ixcham, izchil javob formatidan foydalaning. Ushbu profilda audio, tasvir yoki video kirishi yaratilgan nutq yoki badiiy tasvir emas, matnli talqin yoki transkript hosil qiladi.
Mumkin bo‘lgan cheklovlarga gallyutsinatsiyalar va vaqti-vaqti bilan kechikish yoki kutish muddati tugashi kiradi. Uning bilim chegarasi 2026-yil marti, ayrim sohalar esa 2025-yil yanvari bilan cheklangan. Manbaga bog‘liq ajratib olish berilgan material asoslagan narsani qaytarishi kerak; joriy faktlar haqidagi savollarga joriy dalil kerak. 3.1 Flash-Lite’ga nisbatan ushbu profil hujjatlashtirilgan bajarish va kompyuterdan foydalanish imkoniyatlarini qo‘shadi, 3.6 Flash esa murakkabroq dasturlash va fazoviy ishlarga urg‘u beradi. Javobni kattaroq ish jarayoniga kiritishdan oldin ajratib olingan maydonlar, vosita natijalari va saqlangan ko‘rsatmalarni tekshiring.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar gemini-3.5-flash-lite | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Matnli suhbat | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Matn · UTF8 matni
messages[].content
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrmessages | Parametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi |
Parametrfile_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream |
Parametrcontrol_scope | Parametr talablariMatnli suhbat; stream mantiqiy qiymat bo‘lib, standart holatda false. |
Parametroutput_modalities | Parametr talablaritext |
Parametrhosted_operations | Parametr talablarifalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Parametr talablarinull |
Usul taxalluslari: /chat/completions
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Aniq model IDsini messages bilan yuboring.
Kontekst uzunligi chiqishning yuqori chegarasi emas.
Matn fayli aynan matnni taqdim etishi mumkin; tasvir, audio va fayl obyekti kirishlari aniq bog‘lashni talab qiladi.
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0006 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00006 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0006 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00006 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"gemini-3.5-flash-lite","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model="gemini-3.5-flash-lite", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\njson yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Har bir javob variantini va uning kontenti, vosita chaqiruvlari hamda fikrlash ma’lumotlarini saqlang. SSEda o‘zgarish qismlarini variant va vosita indeksi bo‘yicha yig‘ing, yakuniy tugash sababi va sarf ma’lumotlarini saqlang.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonchoices[].index | Turinteger |
Maydonchoices[].message.content | Turstring|null |
Maydonchoices[].message.tool_calls | Turtool_call[] |
Maydonchoices[].message.reasoning_content | Turstring |
Maydonchoices[].message.reasoning_details | Turobject|array |
Maydonchoices[].finish_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest
Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-lite, google/gemini-3.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest, gemini-3.5-flash-lite, gemini-3.5-flash-lite
gemini-3.5-flash-liteGemini 3.5 Flash-Lite — Google’ning aniq yo‘naltirilgan subagent vazifalari, hujjatlarni ajratib tahlil qilish va takroriy ma’lumot ajratib olish uchun multimodal modeli. Uning odatiy minimal fikrlashi chegaralangan yozuvlarga mos; ko‘p bosqichli vosita ishlari uchun medium yoki high hujjatlashtirilgan. U matn, tasvir, audio, video va PDF’dan matn yoki tuzilgan natijalar qaytaradi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemini 3.5 Flash-Lite — Google’ning takroriy ma’lumot ishlari va aniq yo‘naltirilgan subagent vazifalari uchun bajarishga qaratilgan multimodal matn profili. U Gemini 3.1 Flash-Lite asosida yaratilgan bo‘lib, hujjatni tushunish, vosita ishonchliligi va ko‘p navbatli ko‘rsatmalarga rioya qilishni yaxshilaydi. U matn, tasvir, audio, video va PDF’ni qabul qiladi va matn qaytaradi. Foydali natija kattaroq vazifa doirasidagi bitta ajratib olingan yozuv, tasnif, qisqa tarjima yoki chegaralangan, vosita yordamidagi tahlildir.
Hujjatni ajratib tahlil qilishda muhim maydonlar va har bir maydon saqlashi kerak bo‘lgan dalilni belgilang. Tegishli sahifalarni bering va yo‘q yoki noaniq ma’lumot qanday ifodalanishini ayting. Qo‘llab-quvvatlash xabaridan ma’lumot ajratishda xabardan mahsulot kodi, tilga olingan muammo va asoslovchi gapni ajratib oling, javobda xabar identifikatorini saqlang. Maydon uchun bir nechta nomzod bo‘lgan hujjat ularni bildirmay bitta taxminiy qiymatga yig‘masligi kerak. Sxemasi haqiqiy vazifaga mos bo‘lganda tuzilgan JSON natijani keyingi ishlov uchun yaroqli qilishi mumkin.
Hujjatlashtirilgan fikrlash darajalari minimal, low, medium va high; odatiy qiymat minimal. Ishlab chiqaruvchi uni katta hajmdagi ajratib olish, yo‘naltirish va tasniflash uchun tavsiya qiladi, medium yoki high esa vosita chaqiruvlari, kod bajarish yoki bir nechta fikrlash bosqichi bor mustaqil subagent ishiga mos. Qo‘llanma bunday uzunroq vazifalarda vosita ishini muddatidan oldin tugatmaslik uchun darajani oshirishni aniq tavsiya qiladi. Shu sababli bitta maydonni ajratib olish va istisnolar bilan hujjat taqqoslash turli daraja tanlovlaridan foyda ko‘radi. Minimal — har bir Flash modeliga ko‘chiriladigan umumiy sozlama emas, ushbu nashr qo‘llab-quvvatlaydigan sozlama.
Aniq yo‘naltirilgan subagent topshirig‘i bitta ish, uning manba materiali, ruxsat etilgan vositalar va zarur yakuniy shaklni o‘z ichiga olishi kerak. Masalan, u jadvalni belgilangan qoida bo‘yicha tekshirib, ta’sirlangan qatorlarni tegishli qiymatlar bilan qaytarishi mumkin. Ishlab chiqaruvchi yengil kod bajarishi yordamidagi jadvalli ma’lumotlarni qayta ishlash va frontend JavaScript ishlarini ham ta’kidlaydi. Uni o‘rab turgan ilova so‘ralgan funksiyani ishga tushirish va haqiqiy natijani qaytarishga javobgar bo‘lib qoladi. Tayyor natijani bajarilmagan taklif yoki hal qilinmagan kirish savolidan farqlanadigan holda tuting.
Aynan 3.5 Flash-Lite sahifasida funksiyalarni chaqirish, kod bajarish, fayl qidiruvi, qidiruv manbalariga asoslash, Maps ma’lumotlariga asoslash va URL konteksti ko‘rsatilgan, Computer Use esa dastlabki ko‘rib chiqish deb belgilangan. Structured output va fikrlash qo‘llab-quvvatlanadi. Ko‘p navbatli personaj yoki vazifada keyingi javoblar ayni topshiriqqa rioya qilishi uchun haqiqiy ko‘rsatmalar va vosita kuzatuvlarini saqlang. Dasturchi qo‘llanmasi 3.1 Flash-Lite’ga qaraganda personajning kuchliroq saqlanishini ta’kidlaydi. Har bir keyingi so‘rovda maqsadni qayta belgilash o‘rniga ixcham rol va chiqish talablaridan foydalaning.
Qo‘llanma ushbu nashr uchun eski namuna olish sozlamalari va oldindan to‘ldirilgan yakuniy model navbatlarini ham eskirgan deb belgilaydi. Javobni sun’iy model-role navbati ichida boshlab berishga urinish o‘rniga chegaralangan javobni aniq ko‘rsatmalar yoki sxema bilan boshqaring. Interfeys talab qiladigan joyda Gemini 3 thought-signature kontekstini saqlang va funksiya natijalarini chaqiruvlariga moslang. Ushbu tayyorlash qoidalari ayni ishni yakunlash uchun zarur dalillarga hali ham ega bo‘lgan davomni qo‘llab-quvvatlaydi.
Asl karta 1M gacha kontekst va 64K matn chiqishini ko‘rsatadi; aynan API sahifasi 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokenini belgilaydi. Ko‘rsatmalar, yozuvlar, tarix va medianing hammasi kirishni tayyorlashga hissa qo‘shadi. Ishlab chiqaruvchi profilida keshlash, paketli, Flex va Priority variantlari ko‘rsatilgan. Takroriy so‘rovlarda har bir ajratib olishni manbasi bilan taqqoslash mumkin bo‘lishi uchun barqaror identifikatorlar va ixcham, izchil javob formatidan foydalaning. Ushbu profilda audio, tasvir yoki video kirishi yaratilgan nutq yoki badiiy tasvir emas, matnli talqin yoki transkript hosil qiladi.
Mumkin bo‘lgan cheklovlarga gallyutsinatsiyalar va vaqti-vaqti bilan kechikish yoki kutish muddati tugashi kiradi. Uning bilim chegarasi 2026-yil marti, ayrim sohalar esa 2025-yil yanvari bilan cheklangan. Manbaga bog‘liq ajratib olish berilgan material asoslagan narsani qaytarishi kerak; joriy faktlar haqidagi savollarga joriy dalil kerak. 3.1 Flash-Lite’ga nisbatan ushbu profil hujjatlashtirilgan bajarish va kompyuterdan foydalanish imkoniyatlarini qo‘shadi, 3.6 Flash esa murakkabroq dasturlash va fazoviy ishlarga urg‘u beradi. Javobni kattaroq ish jarayoniga kiritishdan oldin ajratib olingan maydonlar, vosita natijalari va saqlangan ko‘rsatmalarni tekshiring.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar gemini-3.5-flash-lite | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar user, assistant | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Matn · UTF-8 matni
messages[].content satri
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrtext_file_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjatini o‘qing va uning matnini ko‘rsatilgan kirish yoki xabar kontenti satriga joylashtiring. |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0006 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00006 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0006 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00006 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "gemini-3.5-flash-lite",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gemini-3.5-flash-lite', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gemini-3.5-flash-lite', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Barcha kontent bloklari, fikrlash imzolari va haqiqiy vosita ishlatish IDlarini saqlang. SSE bloklarining barcha o‘zgarish qismlarini yig‘ing; birinchi matn bloki to‘liq chiqish emas.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonid | Turstring |
Maydonmodel | Turstring |
Maydoncontent[] | Turtext|thinking|tool_use|other content block |
Maydonstop_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest
Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-lite, google/gemini-3.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest, gemini-3.5-flash-lite, gemini-3.5-flash-lite
gemini-flash-liteGemini 3.5 Flash-Lite — Google’ning aniq yo‘naltirilgan subagent vazifalari, hujjatlarni ajratib tahlil qilish va takroriy ma’lumot ajratib olish uchun multimodal modeli. Uning odatiy minimal fikrlashi chegaralangan yozuvlarga mos; ko‘p bosqichli vosita ishlari uchun medium yoki high hujjatlashtirilgan. U matn, tasvir, audio, video va PDF’dan matn yoki tuzilgan natijalar qaytaradi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemini 3.5 Flash-Lite — Google’ning takroriy ma’lumot ishlari va aniq yo‘naltirilgan subagent vazifalari uchun bajarishga qaratilgan multimodal matn profili. U Gemini 3.1 Flash-Lite asosida yaratilgan bo‘lib, hujjatni tushunish, vosita ishonchliligi va ko‘p navbatli ko‘rsatmalarga rioya qilishni yaxshilaydi. U matn, tasvir, audio, video va PDF’ni qabul qiladi va matn qaytaradi. Foydali natija kattaroq vazifa doirasidagi bitta ajratib olingan yozuv, tasnif, qisqa tarjima yoki chegaralangan, vosita yordamidagi tahlildir.
Hujjatni ajratib tahlil qilishda muhim maydonlar va har bir maydon saqlashi kerak bo‘lgan dalilni belgilang. Tegishli sahifalarni bering va yo‘q yoki noaniq ma’lumot qanday ifodalanishini ayting. Qo‘llab-quvvatlash xabaridan ma’lumot ajratishda xabardan mahsulot kodi, tilga olingan muammo va asoslovchi gapni ajratib oling, javobda xabar identifikatorini saqlang. Maydon uchun bir nechta nomzod bo‘lgan hujjat ularni bildirmay bitta taxminiy qiymatga yig‘masligi kerak. Sxemasi haqiqiy vazifaga mos bo‘lganda tuzilgan JSON natijani keyingi ishlov uchun yaroqli qilishi mumkin.
Hujjatlashtirilgan fikrlash darajalari minimal, low, medium va high; odatiy qiymat minimal. Ishlab chiqaruvchi uni katta hajmdagi ajratib olish, yo‘naltirish va tasniflash uchun tavsiya qiladi, medium yoki high esa vosita chaqiruvlari, kod bajarish yoki bir nechta fikrlash bosqichi bor mustaqil subagent ishiga mos. Qo‘llanma bunday uzunroq vazifalarda vosita ishini muddatidan oldin tugatmaslik uchun darajani oshirishni aniq tavsiya qiladi. Shu sababli bitta maydonni ajratib olish va istisnolar bilan hujjat taqqoslash turli daraja tanlovlaridan foyda ko‘radi. Minimal — har bir Flash modeliga ko‘chiriladigan umumiy sozlama emas, ushbu nashr qo‘llab-quvvatlaydigan sozlama.
Aniq yo‘naltirilgan subagent topshirig‘i bitta ish, uning manba materiali, ruxsat etilgan vositalar va zarur yakuniy shaklni o‘z ichiga olishi kerak. Masalan, u jadvalni belgilangan qoida bo‘yicha tekshirib, ta’sirlangan qatorlarni tegishli qiymatlar bilan qaytarishi mumkin. Ishlab chiqaruvchi yengil kod bajarishi yordamidagi jadvalli ma’lumotlarni qayta ishlash va frontend JavaScript ishlarini ham ta’kidlaydi. Uni o‘rab turgan ilova so‘ralgan funksiyani ishga tushirish va haqiqiy natijani qaytarishga javobgar bo‘lib qoladi. Tayyor natijani bajarilmagan taklif yoki hal qilinmagan kirish savolidan farqlanadigan holda tuting.
Aynan 3.5 Flash-Lite sahifasida funksiyalarni chaqirish, kod bajarish, fayl qidiruvi, qidiruv manbalariga asoslash, Maps ma’lumotlariga asoslash va URL konteksti ko‘rsatilgan, Computer Use esa dastlabki ko‘rib chiqish deb belgilangan. Structured output va fikrlash qo‘llab-quvvatlanadi. Ko‘p navbatli personaj yoki vazifada keyingi javoblar ayni topshiriqqa rioya qilishi uchun haqiqiy ko‘rsatmalar va vosita kuzatuvlarini saqlang. Dasturchi qo‘llanmasi 3.1 Flash-Lite’ga qaraganda personajning kuchliroq saqlanishini ta’kidlaydi. Har bir keyingi so‘rovda maqsadni qayta belgilash o‘rniga ixcham rol va chiqish talablaridan foydalaning.
Qo‘llanma ushbu nashr uchun eski namuna olish sozlamalari va oldindan to‘ldirilgan yakuniy model navbatlarini ham eskirgan deb belgilaydi. Javobni sun’iy model-role navbati ichida boshlab berishga urinish o‘rniga chegaralangan javobni aniq ko‘rsatmalar yoki sxema bilan boshqaring. Interfeys talab qiladigan joyda Gemini 3 thought-signature kontekstini saqlang va funksiya natijalarini chaqiruvlariga moslang. Ushbu tayyorlash qoidalari ayni ishni yakunlash uchun zarur dalillarga hali ham ega bo‘lgan davomni qo‘llab-quvvatlaydi.
Asl karta 1M gacha kontekst va 64K matn chiqishini ko‘rsatadi; aynan API sahifasi 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokenini belgilaydi. Ko‘rsatmalar, yozuvlar, tarix va medianing hammasi kirishni tayyorlashga hissa qo‘shadi. Ishlab chiqaruvchi profilida keshlash, paketli, Flex va Priority variantlari ko‘rsatilgan. Takroriy so‘rovlarda har bir ajratib olishni manbasi bilan taqqoslash mumkin bo‘lishi uchun barqaror identifikatorlar va ixcham, izchil javob formatidan foydalaning. Ushbu profilda audio, tasvir yoki video kirishi yaratilgan nutq yoki badiiy tasvir emas, matnli talqin yoki transkript hosil qiladi.
Mumkin bo‘lgan cheklovlarga gallyutsinatsiyalar va vaqti-vaqti bilan kechikish yoki kutish muddati tugashi kiradi. Uning bilim chegarasi 2026-yil marti, ayrim sohalar esa 2025-yil yanvari bilan cheklangan. Manbaga bog‘liq ajratib olish berilgan material asoslagan narsani qaytarishi kerak; joriy faktlar haqidagi savollarga joriy dalil kerak. 3.1 Flash-Lite’ga nisbatan ushbu profil hujjatlashtirilgan bajarish va kompyuterdan foydalanish imkoniyatlarini qo‘shadi, 3.6 Flash esa murakkabroq dasturlash va fazoviy ishlarga urg‘u beradi. Javobni kattaroq ish jarayoniga kiritishdan oldin ajratib olingan maydonlar, vosita natijalari va saqlangan ko‘rsatmalarni tekshiring.
POST /v1/messagestext, imagetext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar gemini-flash-lite | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar user, assistant | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring|content_block[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonsystem | Turstring|content_block[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Cheklov qo‘llanadigan obyekt: Tanlangan model yoki kartaning aniq yuqori chegarasi | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Maydontemperature | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontop_p | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstop_sequences | Turstring[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools | Turtool[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].name | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Vosita taqdim etilgan | Standart— |
Maydontools[].description | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontools[].input_schema | TurJSON_schema | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontool_choice | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonthinking.type | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonthinking.budget_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonoutput_config.effort | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmetadata | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydoncache_control | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Matn · UTF8 matni
messages[].content yoki type=text bloki
Matn + rasm
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} yoki type=url turidagi manba
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext, image |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Parametr talablarinull |
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrtext_file_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 kontenti matn sifatida kiritiladi; fayl IDlari/URLs uchun alohida aniq qo‘llab-quvvatlash kerak |
Hayot sikli: exact retained published method
Metod tuzilishlari va IDlari aniq; yetkazib beruvchining imkoniyati so‘rovni qabul qilishga ruxsatdan alohida.
POST /v1/messagesAiloot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
Modelning ma’lumot jadvallari usul tanlash, narx hisobi yoki to‘lovlarni o‘zgartirmaydi. Amaldagi to‘lovlar tanlangan Ailoot usuli tariflari bo‘yicha hisoblanadi.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaOpenAI Chat · Tokenlar uchun asosiy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0006 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00006 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaOpenAI Chat · So‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0006 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00006 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaAnthropic Messages · Tokenlar uchun asosiy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0006 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00006 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaAnthropic Messages · So‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0006 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00006 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-flash-lite", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-flash-lite", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="gemini-flash-lite",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "gemini-flash-lite",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.messages.stream(model='gemini-flash-lite',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_message()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Barcha kontent bloklari, fikrlash imzolari va haqiqiy vosita ishlatish IDlarini saqlang. SSE bloklarining barcha o‘zgarish qismlarini yig‘ing; birinchi matn bloki to‘liq chiqish emas.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonid | Turstring |
Maydonmodel | Turstring |
Maydoncontent[] | Turtext|thinking|tool_use|other content block |
Maydonstop_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest
Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-lite, google/gemini-3.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest, gemini-3.5-flash-lite, gemini-3.5-flash-lite
gemini-flash-liteGemini 3.5 Flash-Lite — Google’ning aniq yo‘naltirilgan subagent vazifalari, hujjatlarni ajratib tahlil qilish va takroriy ma’lumot ajratib olish uchun multimodal modeli. Uning odatiy minimal fikrlashi chegaralangan yozuvlarga mos; ko‘p bosqichli vosita ishlari uchun medium yoki high hujjatlashtirilgan. U matn, tasvir, audio, video va PDF’dan matn yoki tuzilgan natijalar qaytaradi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemini 3.5 Flash-Lite — Google’ning takroriy ma’lumot ishlari va aniq yo‘naltirilgan subagent vazifalari uchun bajarishga qaratilgan multimodal matn profili. U Gemini 3.1 Flash-Lite asosida yaratilgan bo‘lib, hujjatni tushunish, vosita ishonchliligi va ko‘p navbatli ko‘rsatmalarga rioya qilishni yaxshilaydi. U matn, tasvir, audio, video va PDF’ni qabul qiladi va matn qaytaradi. Foydali natija kattaroq vazifa doirasidagi bitta ajratib olingan yozuv, tasnif, qisqa tarjima yoki chegaralangan, vosita yordamidagi tahlildir.
Hujjatni ajratib tahlil qilishda muhim maydonlar va har bir maydon saqlashi kerak bo‘lgan dalilni belgilang. Tegishli sahifalarni bering va yo‘q yoki noaniq ma’lumot qanday ifodalanishini ayting. Qo‘llab-quvvatlash xabaridan ma’lumot ajratishda xabardan mahsulot kodi, tilga olingan muammo va asoslovchi gapni ajratib oling, javobda xabar identifikatorini saqlang. Maydon uchun bir nechta nomzod bo‘lgan hujjat ularni bildirmay bitta taxminiy qiymatga yig‘masligi kerak. Sxemasi haqiqiy vazifaga mos bo‘lganda tuzilgan JSON natijani keyingi ishlov uchun yaroqli qilishi mumkin.
Hujjatlashtirilgan fikrlash darajalari minimal, low, medium va high; odatiy qiymat minimal. Ishlab chiqaruvchi uni katta hajmdagi ajratib olish, yo‘naltirish va tasniflash uchun tavsiya qiladi, medium yoki high esa vosita chaqiruvlari, kod bajarish yoki bir nechta fikrlash bosqichi bor mustaqil subagent ishiga mos. Qo‘llanma bunday uzunroq vazifalarda vosita ishini muddatidan oldin tugatmaslik uchun darajani oshirishni aniq tavsiya qiladi. Shu sababli bitta maydonni ajratib olish va istisnolar bilan hujjat taqqoslash turli daraja tanlovlaridan foyda ko‘radi. Minimal — har bir Flash modeliga ko‘chiriladigan umumiy sozlama emas, ushbu nashr qo‘llab-quvvatlaydigan sozlama.
Aniq yo‘naltirilgan subagent topshirig‘i bitta ish, uning manba materiali, ruxsat etilgan vositalar va zarur yakuniy shaklni o‘z ichiga olishi kerak. Masalan, u jadvalni belgilangan qoida bo‘yicha tekshirib, ta’sirlangan qatorlarni tegishli qiymatlar bilan qaytarishi mumkin. Ishlab chiqaruvchi yengil kod bajarishi yordamidagi jadvalli ma’lumotlarni qayta ishlash va frontend JavaScript ishlarini ham ta’kidlaydi. Uni o‘rab turgan ilova so‘ralgan funksiyani ishga tushirish va haqiqiy natijani qaytarishga javobgar bo‘lib qoladi. Tayyor natijani bajarilmagan taklif yoki hal qilinmagan kirish savolidan farqlanadigan holda tuting.
Aynan 3.5 Flash-Lite sahifasida funksiyalarni chaqirish, kod bajarish, fayl qidiruvi, qidiruv manbalariga asoslash, Maps ma’lumotlariga asoslash va URL konteksti ko‘rsatilgan, Computer Use esa dastlabki ko‘rib chiqish deb belgilangan. Structured output va fikrlash qo‘llab-quvvatlanadi. Ko‘p navbatli personaj yoki vazifada keyingi javoblar ayni topshiriqqa rioya qilishi uchun haqiqiy ko‘rsatmalar va vosita kuzatuvlarini saqlang. Dasturchi qo‘llanmasi 3.1 Flash-Lite’ga qaraganda personajning kuchliroq saqlanishini ta’kidlaydi. Har bir keyingi so‘rovda maqsadni qayta belgilash o‘rniga ixcham rol va chiqish talablaridan foydalaning.
Qo‘llanma ushbu nashr uchun eski namuna olish sozlamalari va oldindan to‘ldirilgan yakuniy model navbatlarini ham eskirgan deb belgilaydi. Javobni sun’iy model-role navbati ichida boshlab berishga urinish o‘rniga chegaralangan javobni aniq ko‘rsatmalar yoki sxema bilan boshqaring. Interfeys talab qiladigan joyda Gemini 3 thought-signature kontekstini saqlang va funksiya natijalarini chaqiruvlariga moslang. Ushbu tayyorlash qoidalari ayni ishni yakunlash uchun zarur dalillarga hali ham ega bo‘lgan davomni qo‘llab-quvvatlaydi.
Asl karta 1M gacha kontekst va 64K matn chiqishini ko‘rsatadi; aynan API sahifasi 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokenini belgilaydi. Ko‘rsatmalar, yozuvlar, tarix va medianing hammasi kirishni tayyorlashga hissa qo‘shadi. Ishlab chiqaruvchi profilida keshlash, paketli, Flex va Priority variantlari ko‘rsatilgan. Takroriy so‘rovlarda har bir ajratib olishni manbasi bilan taqqoslash mumkin bo‘lishi uchun barqaror identifikatorlar va ixcham, izchil javob formatidan foydalaning. Ushbu profilda audio, tasvir yoki video kirishi yaratilgan nutq yoki badiiy tasvir emas, matnli talqin yoki transkript hosil qiladi.
Mumkin bo‘lgan cheklovlarga gallyutsinatsiyalar va vaqti-vaqti bilan kechikish yoki kutish muddati tugashi kiradi. Uning bilim chegarasi 2026-yil marti, ayrim sohalar esa 2025-yil yanvari bilan cheklangan. Manbaga bog‘liq ajratib olish berilgan material asoslagan narsani qaytarishi kerak; joriy faktlar haqidagi savollarga joriy dalil kerak. 3.1 Flash-Lite’ga nisbatan ushbu profil hujjatlashtirilgan bajarish va kompyuterdan foydalanish imkoniyatlarini qo‘shadi, 3.6 Flash esa murakkabroq dasturlash va fazoviy ishlarga urg‘u beradi. Javobni kattaroq ish jarayoniga kiritishdan oldin ajratib olingan maydonlar, vosita natijalari va saqlangan ko‘rsatmalarni tekshiring.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonpath.model | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar gemini-flash-lite | Standart— |
Maydoncontents | Turcontent[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydoncontents[].role | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar user, model | Standart— |
Maydoncontents[].parts | Turpart[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
MaydonsystemInstruction | Turcontent | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
MaydongenerationConfig.maxOutputTokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
MaydongenerationConfig.temperature | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
MaydongenerationConfig.topP | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
MaydongenerationConfig.topK | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
MaydongenerationConfig.stopSequences | Turstring[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
MaydongenerationConfig.thinkingConfig.includeThoughts | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
MaydongenerationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].functionDeclarations | Turfunction_declaration[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
MaydontoolConfig.functionCallingConfig.mode | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
MaydonsafetySettings | Turobject[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
MaydonsessionId | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Matn · UTF8 matni
contents[].parts[].text
Matn + rasm
parts[].inlineData={mimeType,data}
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext, image |
Parametrrequired | Parametr talablaricontents |
Parametroptional_controls | Parametr talablarinull |
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrtext_file_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 kontenti matn sifatida kiritiladi; fayl IDlari/URLs uchun alohida aniq qo‘llab-quvvatlash kerak |
Hayot sikli: exact retained published method
Metod tuzilishlari va IDlari aniq; yetkazib beruvchining imkoniyati so‘rovni qabul qilishga ruxsatdan alohida.
POST /v1beta/models/{model}:generateContentAiloot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
Modelning ma’lumot jadvallari usul tanlash, narx hisobi yoki to‘lovlarni o‘zgartirmaydi. Amaldagi to‘lovlar tanlangan Ailoot usuli tariflari bo‘yicha hisoblanadi.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaOpenAI Chat · Tokenlar uchun asosiy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0006 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00006 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaOpenAI Chat · So‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0006 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00006 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaAnthropic Messages · Tokenlar uchun asosiy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0006 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00006 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaAnthropic Messages · So‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0006 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00006 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"contents": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["contents"]=[{"role":"user","parts":[{"text":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-flash-lite:generateContent \\\n -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["contents"][0]["parts"].append({"inlineData":{"mimeType":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-flash-lite:generateContent \\\n -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nfrom google import genai\nfrom google.genai import types\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = genai.Client(\n api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],\n http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"),\n)\nresp = client.models.generate_content(model="gemini-flash-lite", contents="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_json_dict())\nimport { GoogleGenAI } from "@google/genai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, httpOptions: { baseUrl: "https://api.ailoot.ai" } });\nconst resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-flash-lite", contents: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom google import genai\nfrom google.genai import types\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=genai.Client(api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"))\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\ncount=0\nwith Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for chunk in client.models.generate_content_stream(model='gemini-flash-lite',contents="Explain observations and hypotheses in three sentences."):\n payload=chunk.to_json_dict()\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n save_result(payload,"stream-chunk-"+str(count))\n count+=1\njson yoki qo‘llab-quvvatlanadigan oqimli uzatish
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Funksiya chaqiruvlari, fikrlash imzolari va sarf ma’lumotlari bilan birga barcha nomzod javoblar va qismlarni saqlang; oqim qismlarini tartib bilan yig‘ing.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
MaydonresponseId | Turstring |
MaydonmodelVersion | Turstring |
Maydoncandidates[].content.parts[] | Turtext|inlineData|functionCall|other part |
Maydoncandidates[].finishReason | Turstring |
MaydonusageMetadata | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest
Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-lite, google/gemini-3.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest, gemini-3.5-flash-lite, gemini-3.5-flash-lite
gemini-flash-lite-latestGemini 3.5 Flash-Lite — Google’ning aniq yo‘naltirilgan subagent vazifalari, hujjatlarni ajratib tahlil qilish va takroriy ma’lumot ajratib olish uchun multimodal modeli. Uning odatiy minimal fikrlashi chegaralangan yozuvlarga mos; ko‘p bosqichli vosita ishlari uchun medium yoki high hujjatlashtirilgan. U matn, tasvir, audio, video va PDF’dan matn yoki tuzilgan natijalar qaytaradi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemini 3.5 Flash-Lite — Google’ning takroriy ma’lumot ishlari va aniq yo‘naltirilgan subagent vazifalari uchun bajarishga qaratilgan multimodal matn profili. U Gemini 3.1 Flash-Lite asosida yaratilgan bo‘lib, hujjatni tushunish, vosita ishonchliligi va ko‘p navbatli ko‘rsatmalarga rioya qilishni yaxshilaydi. U matn, tasvir, audio, video va PDF’ni qabul qiladi va matn qaytaradi. Foydali natija kattaroq vazifa doirasidagi bitta ajratib olingan yozuv, tasnif, qisqa tarjima yoki chegaralangan, vosita yordamidagi tahlildir.
Hujjatni ajratib tahlil qilishda muhim maydonlar va har bir maydon saqlashi kerak bo‘lgan dalilni belgilang. Tegishli sahifalarni bering va yo‘q yoki noaniq ma’lumot qanday ifodalanishini ayting. Qo‘llab-quvvatlash xabaridan ma’lumot ajratishda xabardan mahsulot kodi, tilga olingan muammo va asoslovchi gapni ajratib oling, javobda xabar identifikatorini saqlang. Maydon uchun bir nechta nomzod bo‘lgan hujjat ularni bildirmay bitta taxminiy qiymatga yig‘masligi kerak. Sxemasi haqiqiy vazifaga mos bo‘lganda tuzilgan JSON natijani keyingi ishlov uchun yaroqli qilishi mumkin.
Hujjatlashtirilgan fikrlash darajalari minimal, low, medium va high; odatiy qiymat minimal. Ishlab chiqaruvchi uni katta hajmdagi ajratib olish, yo‘naltirish va tasniflash uchun tavsiya qiladi, medium yoki high esa vosita chaqiruvlari, kod bajarish yoki bir nechta fikrlash bosqichi bor mustaqil subagent ishiga mos. Qo‘llanma bunday uzunroq vazifalarda vosita ishini muddatidan oldin tugatmaslik uchun darajani oshirishni aniq tavsiya qiladi. Shu sababli bitta maydonni ajratib olish va istisnolar bilan hujjat taqqoslash turli daraja tanlovlaridan foyda ko‘radi. Minimal — har bir Flash modeliga ko‘chiriladigan umumiy sozlama emas, ushbu nashr qo‘llab-quvvatlaydigan sozlama.
Aniq yo‘naltirilgan subagent topshirig‘i bitta ish, uning manba materiali, ruxsat etilgan vositalar va zarur yakuniy shaklni o‘z ichiga olishi kerak. Masalan, u jadvalni belgilangan qoida bo‘yicha tekshirib, ta’sirlangan qatorlarni tegishli qiymatlar bilan qaytarishi mumkin. Ishlab chiqaruvchi yengil kod bajarishi yordamidagi jadvalli ma’lumotlarni qayta ishlash va frontend JavaScript ishlarini ham ta’kidlaydi. Uni o‘rab turgan ilova so‘ralgan funksiyani ishga tushirish va haqiqiy natijani qaytarishga javobgar bo‘lib qoladi. Tayyor natijani bajarilmagan taklif yoki hal qilinmagan kirish savolidan farqlanadigan holda tuting.
Aynan 3.5 Flash-Lite sahifasida funksiyalarni chaqirish, kod bajarish, fayl qidiruvi, qidiruv manbalariga asoslash, Maps ma’lumotlariga asoslash va URL konteksti ko‘rsatilgan, Computer Use esa dastlabki ko‘rib chiqish deb belgilangan. Structured output va fikrlash qo‘llab-quvvatlanadi. Ko‘p navbatli personaj yoki vazifada keyingi javoblar ayni topshiriqqa rioya qilishi uchun haqiqiy ko‘rsatmalar va vosita kuzatuvlarini saqlang. Dasturchi qo‘llanmasi 3.1 Flash-Lite’ga qaraganda personajning kuchliroq saqlanishini ta’kidlaydi. Har bir keyingi so‘rovda maqsadni qayta belgilash o‘rniga ixcham rol va chiqish talablaridan foydalaning.
Qo‘llanma ushbu nashr uchun eski namuna olish sozlamalari va oldindan to‘ldirilgan yakuniy model navbatlarini ham eskirgan deb belgilaydi. Javobni sun’iy model-role navbati ichida boshlab berishga urinish o‘rniga chegaralangan javobni aniq ko‘rsatmalar yoki sxema bilan boshqaring. Interfeys talab qiladigan joyda Gemini 3 thought-signature kontekstini saqlang va funksiya natijalarini chaqiruvlariga moslang. Ushbu tayyorlash qoidalari ayni ishni yakunlash uchun zarur dalillarga hali ham ega bo‘lgan davomni qo‘llab-quvvatlaydi.
Asl karta 1M gacha kontekst va 64K matn chiqishini ko‘rsatadi; aynan API sahifasi 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokenini belgilaydi. Ko‘rsatmalar, yozuvlar, tarix va medianing hammasi kirishni tayyorlashga hissa qo‘shadi. Ishlab chiqaruvchi profilida keshlash, paketli, Flex va Priority variantlari ko‘rsatilgan. Takroriy so‘rovlarda har bir ajratib olishni manbasi bilan taqqoslash mumkin bo‘lishi uchun barqaror identifikatorlar va ixcham, izchil javob formatidan foydalaning. Ushbu profilda audio, tasvir yoki video kirishi yaratilgan nutq yoki badiiy tasvir emas, matnli talqin yoki transkript hosil qiladi.
Mumkin bo‘lgan cheklovlarga gallyutsinatsiyalar va vaqti-vaqti bilan kechikish yoki kutish muddati tugashi kiradi. Uning bilim chegarasi 2026-yil marti, ayrim sohalar esa 2025-yil yanvari bilan cheklangan. Manbaga bog‘liq ajratib olish berilgan material asoslagan narsani qaytarishi kerak; joriy faktlar haqidagi savollarga joriy dalil kerak. 3.1 Flash-Lite’ga nisbatan ushbu profil hujjatlashtirilgan bajarish va kompyuterdan foydalanish imkoniyatlarini qo‘shadi, 3.6 Flash esa murakkabroq dasturlash va fazoviy ishlarga urg‘u beradi. Javobni kattaroq ish jarayoniga kiritishdan oldin ajratib olingan maydonlar, vosita natijalari va saqlangan ko‘rsatmalarni tekshiring.
POST /v1/messagestext, imagetext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar gemini-flash-lite-latest | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar user, assistant | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring|content_block[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonsystem | Turstring|content_block[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Cheklov qo‘llanadigan obyekt: Tanlangan model yoki kartaning aniq yuqori chegarasi | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Maydontemperature | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontop_p | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstop_sequences | Turstring[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools | Turtool[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].name | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Vosita taqdim etilgan | Standart— |
Maydontools[].description | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontools[].input_schema | TurJSON_schema | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontool_choice | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonthinking.type | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonthinking.budget_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonoutput_config.effort | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmetadata | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydoncache_control | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Matn · UTF8 matni
messages[].content yoki type=text bloki
Matn + rasm
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} yoki type=url turidagi manba
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext, image |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Parametr talablarinull |
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrtext_file_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 kontenti matn sifatida kiritiladi; fayl IDlari/URLs uchun alohida aniq qo‘llab-quvvatlash kerak |
Hayot sikli: exact retained published method
Metod tuzilishlari va IDlari aniq; yetkazib beruvchining imkoniyati so‘rovni qabul qilishga ruxsatdan alohida.
POST /v1/messagesAiloot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
Modelning ma’lumot jadvallari usul tanlash, narx hisobi yoki to‘lovlarni o‘zgartirmaydi. Amaldagi to‘lovlar tanlangan Ailoot usuli tariflari bo‘yicha hisoblanadi.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaOpenAI Chat · Tokenlar uchun asosiy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0006 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00006 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaOpenAI Chat · So‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0006 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00006 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaAnthropic Messages · Tokenlar uchun asosiy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0006 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00006 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaAnthropic Messages · So‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0006 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00006 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-flash-lite-latest", "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-flash-lite-latest", "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-flash-lite-latest",\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-flash-lite-latest",\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-flash-lite-latest',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-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest
Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-lite, google/gemini-3.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest, gemini-3.5-flash-lite, gemini-3.5-flash-lite
gemini-flash-lite-latestGemini 3.5 Flash-Lite — Google’ning aniq yo‘naltirilgan subagent vazifalari, hujjatlarni ajratib tahlil qilish va takroriy ma’lumot ajratib olish uchun multimodal modeli. Uning odatiy minimal fikrlashi chegaralangan yozuvlarga mos; ko‘p bosqichli vosita ishlari uchun medium yoki high hujjatlashtirilgan. U matn, tasvir, audio, video va PDF’dan matn yoki tuzilgan natijalar qaytaradi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemini 3.5 Flash-Lite — Google’ning takroriy ma’lumot ishlari va aniq yo‘naltirilgan subagent vazifalari uchun bajarishga qaratilgan multimodal matn profili. U Gemini 3.1 Flash-Lite asosida yaratilgan bo‘lib, hujjatni tushunish, vosita ishonchliligi va ko‘p navbatli ko‘rsatmalarga rioya qilishni yaxshilaydi. U matn, tasvir, audio, video va PDF’ni qabul qiladi va matn qaytaradi. Foydali natija kattaroq vazifa doirasidagi bitta ajratib olingan yozuv, tasnif, qisqa tarjima yoki chegaralangan, vosita yordamidagi tahlildir.
Hujjatni ajratib tahlil qilishda muhim maydonlar va har bir maydon saqlashi kerak bo‘lgan dalilni belgilang. Tegishli sahifalarni bering va yo‘q yoki noaniq ma’lumot qanday ifodalanishini ayting. Qo‘llab-quvvatlash xabaridan ma’lumot ajratishda xabardan mahsulot kodi, tilga olingan muammo va asoslovchi gapni ajratib oling, javobda xabar identifikatorini saqlang. Maydon uchun bir nechta nomzod bo‘lgan hujjat ularni bildirmay bitta taxminiy qiymatga yig‘masligi kerak. Sxemasi haqiqiy vazifaga mos bo‘lganda tuzilgan JSON natijani keyingi ishlov uchun yaroqli qilishi mumkin.
Hujjatlashtirilgan fikrlash darajalari minimal, low, medium va high; odatiy qiymat minimal. Ishlab chiqaruvchi uni katta hajmdagi ajratib olish, yo‘naltirish va tasniflash uchun tavsiya qiladi, medium yoki high esa vosita chaqiruvlari, kod bajarish yoki bir nechta fikrlash bosqichi bor mustaqil subagent ishiga mos. Qo‘llanma bunday uzunroq vazifalarda vosita ishini muddatidan oldin tugatmaslik uchun darajani oshirishni aniq tavsiya qiladi. Shu sababli bitta maydonni ajratib olish va istisnolar bilan hujjat taqqoslash turli daraja tanlovlaridan foyda ko‘radi. Minimal — har bir Flash modeliga ko‘chiriladigan umumiy sozlama emas, ushbu nashr qo‘llab-quvvatlaydigan sozlama.
Aniq yo‘naltirilgan subagent topshirig‘i bitta ish, uning manba materiali, ruxsat etilgan vositalar va zarur yakuniy shaklni o‘z ichiga olishi kerak. Masalan, u jadvalni belgilangan qoida bo‘yicha tekshirib, ta’sirlangan qatorlarni tegishli qiymatlar bilan qaytarishi mumkin. Ishlab chiqaruvchi yengil kod bajarishi yordamidagi jadvalli ma’lumotlarni qayta ishlash va frontend JavaScript ishlarini ham ta’kidlaydi. Uni o‘rab turgan ilova so‘ralgan funksiyani ishga tushirish va haqiqiy natijani qaytarishga javobgar bo‘lib qoladi. Tayyor natijani bajarilmagan taklif yoki hal qilinmagan kirish savolidan farqlanadigan holda tuting.
Aynan 3.5 Flash-Lite sahifasida funksiyalarni chaqirish, kod bajarish, fayl qidiruvi, qidiruv manbalariga asoslash, Maps ma’lumotlariga asoslash va URL konteksti ko‘rsatilgan, Computer Use esa dastlabki ko‘rib chiqish deb belgilangan. Structured output va fikrlash qo‘llab-quvvatlanadi. Ko‘p navbatli personaj yoki vazifada keyingi javoblar ayni topshiriqqa rioya qilishi uchun haqiqiy ko‘rsatmalar va vosita kuzatuvlarini saqlang. Dasturchi qo‘llanmasi 3.1 Flash-Lite’ga qaraganda personajning kuchliroq saqlanishini ta’kidlaydi. Har bir keyingi so‘rovda maqsadni qayta belgilash o‘rniga ixcham rol va chiqish talablaridan foydalaning.
Qo‘llanma ushbu nashr uchun eski namuna olish sozlamalari va oldindan to‘ldirilgan yakuniy model navbatlarini ham eskirgan deb belgilaydi. Javobni sun’iy model-role navbati ichida boshlab berishga urinish o‘rniga chegaralangan javobni aniq ko‘rsatmalar yoki sxema bilan boshqaring. Interfeys talab qiladigan joyda Gemini 3 thought-signature kontekstini saqlang va funksiya natijalarini chaqiruvlariga moslang. Ushbu tayyorlash qoidalari ayni ishni yakunlash uchun zarur dalillarga hali ham ega bo‘lgan davomni qo‘llab-quvvatlaydi.
Asl karta 1M gacha kontekst va 64K matn chiqishini ko‘rsatadi; aynan API sahifasi 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokenini belgilaydi. Ko‘rsatmalar, yozuvlar, tarix va medianing hammasi kirishni tayyorlashga hissa qo‘shadi. Ishlab chiqaruvchi profilida keshlash, paketli, Flex va Priority variantlari ko‘rsatilgan. Takroriy so‘rovlarda har bir ajratib olishni manbasi bilan taqqoslash mumkin bo‘lishi uchun barqaror identifikatorlar va ixcham, izchil javob formatidan foydalaning. Ushbu profilda audio, tasvir yoki video kirishi yaratilgan nutq yoki badiiy tasvir emas, matnli talqin yoki transkript hosil qiladi.
Mumkin bo‘lgan cheklovlarga gallyutsinatsiyalar va vaqti-vaqti bilan kechikish yoki kutish muddati tugashi kiradi. Uning bilim chegarasi 2026-yil marti, ayrim sohalar esa 2025-yil yanvari bilan cheklangan. Manbaga bog‘liq ajratib olish berilgan material asoslagan narsani qaytarishi kerak; joriy faktlar haqidagi savollarga joriy dalil kerak. 3.1 Flash-Lite’ga nisbatan ushbu profil hujjatlashtirilgan bajarish va kompyuterdan foydalanish imkoniyatlarini qo‘shadi, 3.6 Flash esa murakkabroq dasturlash va fazoviy ishlarga urg‘u beradi. Javobni kattaroq ish jarayoniga kiritishdan oldin ajratib olingan maydonlar, vosita natijalari va saqlangan ko‘rsatmalarni tekshiring.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonpath.model | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar gemini-flash-lite-latest | Standart— |
Maydoncontents | Turcontent[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydoncontents[].role | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar user, model | Standart— |
Maydoncontents[].parts | Turpart[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
MaydonsystemInstruction | Turcontent | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
MaydongenerationConfig.maxOutputTokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
MaydongenerationConfig.temperature | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
MaydongenerationConfig.topP | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
MaydongenerationConfig.topK | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
MaydongenerationConfig.stopSequences | Turstring[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
MaydongenerationConfig.thinkingConfig.includeThoughts | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
MaydongenerationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].functionDeclarations | Turfunction_declaration[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
MaydontoolConfig.functionCallingConfig.mode | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
MaydonsafetySettings | Turobject[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
MaydonsessionId | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Matn · UTF8 matni
contents[].parts[].text
Matn + rasm
parts[].inlineData={mimeType,data}
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext, image |
Parametrrequired | Parametr talablaricontents |
Parametroptional_controls | Parametr talablarinull |
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrtext_file_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 kontenti matn sifatida kiritiladi; fayl IDlari/URLs uchun alohida aniq qo‘llab-quvvatlash kerak |
Hayot sikli: exact retained published method
Metod tuzilishlari va IDlari aniq; yetkazib beruvchining imkoniyati so‘rovni qabul qilishga ruxsatdan alohida.
POST /v1beta/models/{model}:generateContentAiloot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
Modelning ma’lumot jadvallari usul tanlash, narx hisobi yoki to‘lovlarni o‘zgartirmaydi. Amaldagi to‘lovlar tanlangan Ailoot usuli tariflari bo‘yicha hisoblanadi.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaOpenAI Chat · Tokenlar uchun asosiy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0006 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00006 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaOpenAI Chat · So‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0006 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00006 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaAnthropic Messages · Tokenlar uchun asosiy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0006 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00006 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaAnthropic Messages · So‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0006 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00006 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"contents": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["contents"]=[{"role":"user","parts":[{"text":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-flash-lite-latest: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-flash-lite-latest: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-flash-lite-latest", 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-flash-lite-latest", 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-flash-lite-latest',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-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest
Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-lite, google/gemini-3.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest, gemini-3.5-flash-lite, gemini-3.5-flash-lite
google/gemini-3.5-flash-liteGemini 3.5 Flash-Lite — Google’ning aniq yo‘naltirilgan subagent vazifalari, hujjatlarni ajratib tahlil qilish va takroriy ma’lumot ajratib olish uchun multimodal modeli. Uning odatiy minimal fikrlashi chegaralangan yozuvlarga mos; ko‘p bosqichli vosita ishlari uchun medium yoki high hujjatlashtirilgan. U matn, tasvir, audio, video va PDF’dan matn yoki tuzilgan natijalar qaytaradi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemini 3.5 Flash-Lite — Google’ning takroriy ma’lumot ishlari va aniq yo‘naltirilgan subagent vazifalari uchun bajarishga qaratilgan multimodal matn profili. U Gemini 3.1 Flash-Lite asosida yaratilgan bo‘lib, hujjatni tushunish, vosita ishonchliligi va ko‘p navbatli ko‘rsatmalarga rioya qilishni yaxshilaydi. U matn, tasvir, audio, video va PDF’ni qabul qiladi va matn qaytaradi. Foydali natija kattaroq vazifa doirasidagi bitta ajratib olingan yozuv, tasnif, qisqa tarjima yoki chegaralangan, vosita yordamidagi tahlildir.
Hujjatni ajratib tahlil qilishda muhim maydonlar va har bir maydon saqlashi kerak bo‘lgan dalilni belgilang. Tegishli sahifalarni bering va yo‘q yoki noaniq ma’lumot qanday ifodalanishini ayting. Qo‘llab-quvvatlash xabaridan ma’lumot ajratishda xabardan mahsulot kodi, tilga olingan muammo va asoslovchi gapni ajratib oling, javobda xabar identifikatorini saqlang. Maydon uchun bir nechta nomzod bo‘lgan hujjat ularni bildirmay bitta taxminiy qiymatga yig‘masligi kerak. Sxemasi haqiqiy vazifaga mos bo‘lganda tuzilgan JSON natijani keyingi ishlov uchun yaroqli qilishi mumkin.
Hujjatlashtirilgan fikrlash darajalari minimal, low, medium va high; odatiy qiymat minimal. Ishlab chiqaruvchi uni katta hajmdagi ajratib olish, yo‘naltirish va tasniflash uchun tavsiya qiladi, medium yoki high esa vosita chaqiruvlari, kod bajarish yoki bir nechta fikrlash bosqichi bor mustaqil subagent ishiga mos. Qo‘llanma bunday uzunroq vazifalarda vosita ishini muddatidan oldin tugatmaslik uchun darajani oshirishni aniq tavsiya qiladi. Shu sababli bitta maydonni ajratib olish va istisnolar bilan hujjat taqqoslash turli daraja tanlovlaridan foyda ko‘radi. Minimal — har bir Flash modeliga ko‘chiriladigan umumiy sozlama emas, ushbu nashr qo‘llab-quvvatlaydigan sozlama.
Aniq yo‘naltirilgan subagent topshirig‘i bitta ish, uning manba materiali, ruxsat etilgan vositalar va zarur yakuniy shaklni o‘z ichiga olishi kerak. Masalan, u jadvalni belgilangan qoida bo‘yicha tekshirib, ta’sirlangan qatorlarni tegishli qiymatlar bilan qaytarishi mumkin. Ishlab chiqaruvchi yengil kod bajarishi yordamidagi jadvalli ma’lumotlarni qayta ishlash va frontend JavaScript ishlarini ham ta’kidlaydi. Uni o‘rab turgan ilova so‘ralgan funksiyani ishga tushirish va haqiqiy natijani qaytarishga javobgar bo‘lib qoladi. Tayyor natijani bajarilmagan taklif yoki hal qilinmagan kirish savolidan farqlanadigan holda tuting.
Aynan 3.5 Flash-Lite sahifasida funksiyalarni chaqirish, kod bajarish, fayl qidiruvi, qidiruv manbalariga asoslash, Maps ma’lumotlariga asoslash va URL konteksti ko‘rsatilgan, Computer Use esa dastlabki ko‘rib chiqish deb belgilangan. Structured output va fikrlash qo‘llab-quvvatlanadi. Ko‘p navbatli personaj yoki vazifada keyingi javoblar ayni topshiriqqa rioya qilishi uchun haqiqiy ko‘rsatmalar va vosita kuzatuvlarini saqlang. Dasturchi qo‘llanmasi 3.1 Flash-Lite’ga qaraganda personajning kuchliroq saqlanishini ta’kidlaydi. Har bir keyingi so‘rovda maqsadni qayta belgilash o‘rniga ixcham rol va chiqish talablaridan foydalaning.
Qo‘llanma ushbu nashr uchun eski namuna olish sozlamalari va oldindan to‘ldirilgan yakuniy model navbatlarini ham eskirgan deb belgilaydi. Javobni sun’iy model-role navbati ichida boshlab berishga urinish o‘rniga chegaralangan javobni aniq ko‘rsatmalar yoki sxema bilan boshqaring. Interfeys talab qiladigan joyda Gemini 3 thought-signature kontekstini saqlang va funksiya natijalarini chaqiruvlariga moslang. Ushbu tayyorlash qoidalari ayni ishni yakunlash uchun zarur dalillarga hali ham ega bo‘lgan davomni qo‘llab-quvvatlaydi.
Asl karta 1M gacha kontekst va 64K matn chiqishini ko‘rsatadi; aynan API sahifasi 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokenini belgilaydi. Ko‘rsatmalar, yozuvlar, tarix va medianing hammasi kirishni tayyorlashga hissa qo‘shadi. Ishlab chiqaruvchi profilida keshlash, paketli, Flex va Priority variantlari ko‘rsatilgan. Takroriy so‘rovlarda har bir ajratib olishni manbasi bilan taqqoslash mumkin bo‘lishi uchun barqaror identifikatorlar va ixcham, izchil javob formatidan foydalaning. Ushbu profilda audio, tasvir yoki video kirishi yaratilgan nutq yoki badiiy tasvir emas, matnli talqin yoki transkript hosil qiladi.
Mumkin bo‘lgan cheklovlarga gallyutsinatsiyalar va vaqti-vaqti bilan kechikish yoki kutish muddati tugashi kiradi. Uning bilim chegarasi 2026-yil marti, ayrim sohalar esa 2025-yil yanvari bilan cheklangan. Manbaga bog‘liq ajratib olish berilgan material asoslagan narsani qaytarishi kerak; joriy faktlar haqidagi savollarga joriy dalil kerak. 3.1 Flash-Lite’ga nisbatan ushbu profil hujjatlashtirilgan bajarish va kompyuterdan foydalanish imkoniyatlarini qo‘shadi, 3.6 Flash esa murakkabroq dasturlash va fazoviy ishlarga urg‘u beradi. Javobni kattaroq ish jarayoniga kiritishdan oldin ajratib olingan maydonlar, vosita natijalari va saqlangan ko‘rsatmalarni tekshiring.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar google/gemini-3.5-flash-lite | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Namunalar: system, user, assistant, tool, function Shartlar: Bu rollar manba kodining moslik turlarida ochiq ifodalangan; aniq rollar to‘plami har bir modelga xos bo‘lib qoladi. Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring|content_part[]|null | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_calls | Turtool_call[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_call_id | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: role=tool; haqiqatan qaytarilgan IDdan foydalaning | Standart— |
Maydonmessages[].name | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_content | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Ushbu model foydalanganda, haqiqatan qaytarilgan fikrlash ma’lumotlarini keyingi so‘rovda qayta yuboring | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_details | Turobject|array | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_completion_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Maydonstream_options.include_usage | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontemperature | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontop_p | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstop | Turstring|string[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools | Turfunction_tool[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].type | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar function Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].function.name | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Funksiya vositasi taqdim etilgan | Standart— |
Maydontools[].function.description | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontools[].function.parameters | TurJSON_schema | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontool_choice | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonparallel_tool_calls | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonresponse_format | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning_effort | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonservice_tier | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydoninstructions | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Moslik maydoni | Standart— |
Maydonfunctions | Turfunction[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonfunction_call | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonprompt_cache_options | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmodalities | Turstring[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar text | Standart— |
Maydonprovider | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Ushbu Ultra matn marshrutida provider.options rad etiladi | Standart— |
Maydoncache_control.ttl | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Haqiqiy prompt-kesh joylarida 1h rad etiladi | Standart— |
Matn · UTF8 matni
messages[].content
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrmessages | Parametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi |
Parametrfile_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Parametr talablariModelga xos; foydalanuvchi funksiya vositalari hostingdagi vositalardan farq qiladi |
Parametroutput_modalities | Parametr talablaritext |
Parametrhosted_operations | Parametr talablarifalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Parametr talablarinull |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Aniq model IDsini messages bilan yuboring.
Kontekst uzunligi chiqishning yuqori chegarasi emas.
Matn fayli aynan matnni taqdim etishi mumkin; tasvir, audio va fayl obyekti kirishlari aniq bog‘lashni talab qiladi.
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0006 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00006 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0006 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00006 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemini-3.5-flash-lite", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='google/gemini-3.5-flash-lite',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='google/gemini-3.5-flash-lite',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Har bir javob variantini va uning kontenti, vosita chaqiruvlari hamda fikrlash ma’lumotlarini saqlang. SSEda o‘zgarish qismlarini variant va vosita indeksi bo‘yicha yig‘ing, yakuniy tugash sababi va sarf ma’lumotlarini saqlang.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonchoices[].index | Turinteger |
Maydonchoices[].message.content | Turstring|null |
Maydonchoices[].message.tool_calls | Turtool_call[] |
Maydonchoices[].message.reasoning_content | Turstring |
Maydonchoices[].message.reasoning_details | Turobject|array |
Maydonchoices[].finish_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest
Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-lite, google/gemini-3.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest, gemini-3.5-flash-lite, gemini-3.5-flash-lite
google/gemini-3.5-flash-liteGemini 3.5 Flash-Lite — Google’ning aniq yo‘naltirilgan subagent vazifalari, hujjatlarni ajratib tahlil qilish va takroriy ma’lumot ajratib olish uchun multimodal modeli. Uning odatiy minimal fikrlashi chegaralangan yozuvlarga mos; ko‘p bosqichli vosita ishlari uchun medium yoki high hujjatlashtirilgan. U matn, tasvir, audio, video va PDF’dan matn yoki tuzilgan natijalar qaytaradi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemini 3.5 Flash-Lite — Google’ning takroriy ma’lumot ishlari va aniq yo‘naltirilgan subagent vazifalari uchun bajarishga qaratilgan multimodal matn profili. U Gemini 3.1 Flash-Lite asosida yaratilgan bo‘lib, hujjatni tushunish, vosita ishonchliligi va ko‘p navbatli ko‘rsatmalarga rioya qilishni yaxshilaydi. U matn, tasvir, audio, video va PDF’ni qabul qiladi va matn qaytaradi. Foydali natija kattaroq vazifa doirasidagi bitta ajratib olingan yozuv, tasnif, qisqa tarjima yoki chegaralangan, vosita yordamidagi tahlildir.
Hujjatni ajratib tahlil qilishda muhim maydonlar va har bir maydon saqlashi kerak bo‘lgan dalilni belgilang. Tegishli sahifalarni bering va yo‘q yoki noaniq ma’lumot qanday ifodalanishini ayting. Qo‘llab-quvvatlash xabaridan ma’lumot ajratishda xabardan mahsulot kodi, tilga olingan muammo va asoslovchi gapni ajratib oling, javobda xabar identifikatorini saqlang. Maydon uchun bir nechta nomzod bo‘lgan hujjat ularni bildirmay bitta taxminiy qiymatga yig‘masligi kerak. Sxemasi haqiqiy vazifaga mos bo‘lganda tuzilgan JSON natijani keyingi ishlov uchun yaroqli qilishi mumkin.
Hujjatlashtirilgan fikrlash darajalari minimal, low, medium va high; odatiy qiymat minimal. Ishlab chiqaruvchi uni katta hajmdagi ajratib olish, yo‘naltirish va tasniflash uchun tavsiya qiladi, medium yoki high esa vosita chaqiruvlari, kod bajarish yoki bir nechta fikrlash bosqichi bor mustaqil subagent ishiga mos. Qo‘llanma bunday uzunroq vazifalarda vosita ishini muddatidan oldin tugatmaslik uchun darajani oshirishni aniq tavsiya qiladi. Shu sababli bitta maydonni ajratib olish va istisnolar bilan hujjat taqqoslash turli daraja tanlovlaridan foyda ko‘radi. Minimal — har bir Flash modeliga ko‘chiriladigan umumiy sozlama emas, ushbu nashr qo‘llab-quvvatlaydigan sozlama.
Aniq yo‘naltirilgan subagent topshirig‘i bitta ish, uning manba materiali, ruxsat etilgan vositalar va zarur yakuniy shaklni o‘z ichiga olishi kerak. Masalan, u jadvalni belgilangan qoida bo‘yicha tekshirib, ta’sirlangan qatorlarni tegishli qiymatlar bilan qaytarishi mumkin. Ishlab chiqaruvchi yengil kod bajarishi yordamidagi jadvalli ma’lumotlarni qayta ishlash va frontend JavaScript ishlarini ham ta’kidlaydi. Uni o‘rab turgan ilova so‘ralgan funksiyani ishga tushirish va haqiqiy natijani qaytarishga javobgar bo‘lib qoladi. Tayyor natijani bajarilmagan taklif yoki hal qilinmagan kirish savolidan farqlanadigan holda tuting.
Aynan 3.5 Flash-Lite sahifasida funksiyalarni chaqirish, kod bajarish, fayl qidiruvi, qidiruv manbalariga asoslash, Maps ma’lumotlariga asoslash va URL konteksti ko‘rsatilgan, Computer Use esa dastlabki ko‘rib chiqish deb belgilangan. Structured output va fikrlash qo‘llab-quvvatlanadi. Ko‘p navbatli personaj yoki vazifada keyingi javoblar ayni topshiriqqa rioya qilishi uchun haqiqiy ko‘rsatmalar va vosita kuzatuvlarini saqlang. Dasturchi qo‘llanmasi 3.1 Flash-Lite’ga qaraganda personajning kuchliroq saqlanishini ta’kidlaydi. Har bir keyingi so‘rovda maqsadni qayta belgilash o‘rniga ixcham rol va chiqish talablaridan foydalaning.
Qo‘llanma ushbu nashr uchun eski namuna olish sozlamalari va oldindan to‘ldirilgan yakuniy model navbatlarini ham eskirgan deb belgilaydi. Javobni sun’iy model-role navbati ichida boshlab berishga urinish o‘rniga chegaralangan javobni aniq ko‘rsatmalar yoki sxema bilan boshqaring. Interfeys talab qiladigan joyda Gemini 3 thought-signature kontekstini saqlang va funksiya natijalarini chaqiruvlariga moslang. Ushbu tayyorlash qoidalari ayni ishni yakunlash uchun zarur dalillarga hali ham ega bo‘lgan davomni qo‘llab-quvvatlaydi.
Asl karta 1M gacha kontekst va 64K matn chiqishini ko‘rsatadi; aynan API sahifasi 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokenini belgilaydi. Ko‘rsatmalar, yozuvlar, tarix va medianing hammasi kirishni tayyorlashga hissa qo‘shadi. Ishlab chiqaruvchi profilida keshlash, paketli, Flex va Priority variantlari ko‘rsatilgan. Takroriy so‘rovlarda har bir ajratib olishni manbasi bilan taqqoslash mumkin bo‘lishi uchun barqaror identifikatorlar va ixcham, izchil javob formatidan foydalaning. Ushbu profilda audio, tasvir yoki video kirishi yaratilgan nutq yoki badiiy tasvir emas, matnli talqin yoki transkript hosil qiladi.
Mumkin bo‘lgan cheklovlarga gallyutsinatsiyalar va vaqti-vaqti bilan kechikish yoki kutish muddati tugashi kiradi. Uning bilim chegarasi 2026-yil marti, ayrim sohalar esa 2025-yil yanvari bilan cheklangan. Manbaga bog‘liq ajratib olish berilgan material asoslagan narsani qaytarishi kerak; joriy faktlar haqidagi savollarga joriy dalil kerak. 3.1 Flash-Lite’ga nisbatan ushbu profil hujjatlashtirilgan bajarish va kompyuterdan foydalanish imkoniyatlarini qo‘shadi, 3.6 Flash esa murakkabroq dasturlash va fazoviy ishlarga urg‘u beradi. Javobni kattaroq ish jarayoniga kiritishdan oldin ajratib olingan maydonlar, vosita natijalari va saqlangan ko‘rsatmalarni tekshiring.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar google/gemini-3.5-flash-lite | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar user, assistant | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Matn · UTF-8 matni
messages[].content satri
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrtext_file_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjatini o‘qing va uning matnini ko‘rsatilgan kirish yoki xabar kontenti satriga joylashtiring. |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0006 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00006 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0006 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00006 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0001666666666666666 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "google/gemini-3.5-flash-lite",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-3.5-flash-lite', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-3.5-flash-lite', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Barcha kontent bloklari, fikrlash imzolari va haqiqiy vosita ishlatish IDlarini saqlang. SSE bloklarining barcha o‘zgarish qismlarini yig‘ing; birinchi matn bloki to‘liq chiqish emas.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonid | Turstring |
Maydonmodel | Turstring |
Maydoncontent[] | Turtext|thinking|tool_use|other content block |
Maydonstop_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest
Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-lite, google/gemini-3.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest, gemini-3.5-flash-lite, gemini-3.5-flash-lite
Ingliz tilidagi texnik misol
Extract a support message record\n\nExtract fields from message S-91: "The pump P-28 stopped after ten minutes. I bought two, but only one has this issue. Please arrange a replacement." Return message ID, product code, issue, purchased quantity and affected quantity in a small table. Include the exact supporting phrase for each extracted value.A field/value/evidence table retaining S-91 and separating purchased from affected quantity.Check that two purchased pumps do not become two defective pumps.