Gemini 3.8 Flash — Google’ning uzoq davom etadigan dasturiy muhandislik, ko‘p bosqichli agentlar va murakkab bilim ish jarayonlari uchun matn chiqaradigan modeli. U Gemini 3.7 Flash asosida yaratilgan bo‘lib, dasturiy muhandislik va agent orqali bilim bilan ishlashni yaxshilaydi. U matn, tasvir, audio, video va PDF’ni qabul qiladi, shuning uchun vazifa yozma maqsadni uni hal qilish uchun kerakli haqiqiy material bilan birlashtirishi mumkin. Foydali natija — kod o‘zgarishi, izohlangan tahlil, yozma javob yoki tuzilgan yozuv.
Kod topshirig‘i uchun talab, tegishli fayllar, kuzatilgan xatti-harakat va saqlanishi kerak bo‘lgan cheklovlarni bering. Skrinshot mo‘ljallangan interfeysni ko‘rsatishi, jurnallar yoki xatoni qayta ko‘rsatadigan misol esa nosozlikni ko‘rsatishi mumkin. Nosozlikni tuzatish vazifasida modeldan formaning ko‘rinadigan holati va saqlangan qiymati o‘rtasidagi tafovutni izlash, javobgar kod yo‘lini aniqlash va aniq yo‘naltirilgan tuzatish taklif qilishni so‘rang. Mo‘ljallangan yakuniy artefaktni aniq tuting, shunda uzunroq izlanish va vosita ishlatish ketma-ketligi ham muayyan yakunlash shartiga ega bo‘ladi.
Uzoqroq davom etadigan ishlar uchun kichikroq fikrlash bosqichlari, takroriy vosita chaqiruvlari va oraliq natijalar tekshiruvlaridan foydalaning. Low, medium va high fikrlash darajalari mulohaza hajmini boshqaradi; medium hujjatlashtirilgan odatiy qiymat. Low tez qoralama yoki chegaralangan tahlilga mos, high esa qiyin matematika, dasturlash yoki ko‘p bosqichli vazifalar uchun mo‘ljallangan. Gemini 3.8 Flash minimal fikrlash darajasini qo‘llab-quvvatlamaydi. Shu sababli uzoq davom etadigan nosozlikni tuzatish topshirig‘i va oddiy maydon ajratib olish uchun har bir so‘rovda bir xil sozlama emas, turli fikrlash tanlovlari kerak.
Hujjatlashtirilgan vositalarga funksiyalarni chaqirish, kod bajarish, fayl qidiruvi, qidiruv manbalariga asoslash, Google Maps ma’lumotlariga asoslash va URL konteksti kiradi, Computer Use esa dastlabki ko‘rib chiqish imkoniyati sifatida ko‘rsatilgan. Structured outputs mashina o‘qiy oladigan natijani belgilaydi. Funksiyalarning maqsadi va parametr ta’rifi aniq bo‘lishi kerak: model funksiyani so‘rashi mumkin, ulangan ilova esa operatsiyani bajaradi va natijasini qaytaradi. Navbatlar davomida funksiya identifikatorlari va haqiqatan qaytarilgan materialni saqlang. Foydali yakuniy javob qaysi dalil taklif qilingan tuzatish yoki ajratib olingan qiymatni asoslashini tushuntiradi.
3.8 migratsiya qo‘llanmasi eski fikrlash budjeti konfiguratsiyasi o‘rniga fikrlash darajasi boshqaruvlaridan foydalanadi va eskirgan namuna olish parametrlarini hamda oldindan to‘ldirilgan model navbatlarini olib tashlashni tavsiya qiladi. U tegishli holat saqlanmaydigan jarayonda thought signatures’ni saqlashni va funksiya javoblarini chaqiruvlariga identifikator hamda nom bo‘yicha moslashtirishni ham talab qiladi. Ko‘p bosqichli vazifani davom ettirishda bu tafsilotlar ahamiyatli: keyingi navbatga vosita natijasi yoki imzosini yo‘qotadigan qayta yozilgan bayon emas, haqiqiy oldingi kontekst kerak. Yangi user navbatida savol va so‘ralgan chiqishni ochiq saqlang.
Multimodal bilim ishlari uchun tegishli hujjat sahifalari, diagramma, audio oralig‘i yoki video voqeasini belgilang va u javobga qanday hissa qo‘shishi kerakligini ayting. Hujjat taqqoslash manba parchalari bilan farqlar jadvalini so‘rashi; diagramma savoli ko‘rinadigan qiymatlar va ular asoslaydigan xulosani so‘rashi mumkin. Video tahlili topilmani asoslaydigan voqealar tavsifini so‘rashi mumkin. Model shu kirishlardan matn qaytaradi. Yaratilgan tasvirlar, nutq va Live audio muloqoti alohida model profillariga tegishli.
Uning Gemini API chegaralari 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokeni bo‘lib, asl modelning 1M gacha konteksti va 64K matn chiqishiga mos keladi. Ko‘rsatmalar, suhbat tarixi va taqdim etilgan media kirish kontekstini sarflaydi, fikrlash yoki uzun yakuniy artefakt esa hujjatlashtirilgan chiqish hajmiga sig‘ishi kerak. Google ushbu ishlab chiqaruvchi profili uchun keshlash, paketli ishlov, Flex va Priority ishlovini ham ko‘rsatadi. Mustaqil elementlarda har bir natija o‘z manbasiga bog‘langan holda qolishi uchun barqaror element identifikatori va aniq chiqish formatini saqlang.
Mumkin bo‘lgan cheklovlarga gallyutsinatsiyalar, vaqti-vaqti bilan sustlik yoki kutish muddati tugashi hamda yuqori darajada ko‘proq token sarfi kiradi. Uning bilim chegarasi 2026-yil marti, ayrim sohalar esa hali ham 2025-yil yanvari bilan cheklangan. Vazifa keyingi ma’lumotlarga bog‘liq bo‘lsa, joriy dalillarni bering yoki hujjatlashtirilgan manbalarga asoslash vositalaridan foydalaning. Manba havolalari, hisoblar va taklif qilingan kodni haqiqiy kirishlar hamda bajarilish natijalari bilan tekshiring. Yakuniy foydali artefakt ravon javob so‘ralgan natijani isbotlaydi deb taxmin qilmasdan, asoslangan topilmani yechilmagan savoldan ajratishi kerak.
", "aboutText": "Gemini 3.8 Flash — Google’ning uzoq davom etadigan dasturiy muhandislik, ko‘p bosqichli agentlar va murakkab bilim ish jarayonlari uchun matn chiqaradigan modeli. U Gemini 3.7 Flash asosida yaratilgan bo‘lib, dasturiy muhandislik va agent orqali bilim bilan ishlashni yaxshilaydi. U matn, tasvir, audio, video va PDF’ni qabul qiladi, shuning uchun vazifa yozma maqsadni uni hal qilish uchun kerakli haqiqiy material bilan birlashtirishi mumkin. Foydali natija — kod o‘zgarishi, izohlangan tahlil, yozma javob yoki tuzilgan yozuv.\n\nKod topshirig‘i uchun talab, tegishli fayllar, kuzatilgan xatti-harakat va saqlanishi kerak bo‘lgan cheklovlarni bering. Skrinshot mo‘ljallangan interfeysni ko‘rsatishi, jurnallar yoki xatoni qayta ko‘rsatadigan misol esa nosozlikni ko‘rsatishi mumkin. Nosozlikni tuzatish vazifasida modeldan formaning ko‘rinadigan holati va saqlangan qiymati o‘rtasidagi tafovutni izlash, javobgar kod yo‘lini aniqlash va aniq yo‘naltirilgan tuzatish taklif qilishni so‘rang. Mo‘ljallangan yakuniy artefaktni aniq tuting, shunda uzunroq izlanish va vosita ishlatish ketma-ketligi ham muayyan yakunlash shartiga ega bo‘ladi.\n\nUzoqroq davom etadigan ishlar uchun kichikroq fikrlash bosqichlari, takroriy vosita chaqiruvlari va oraliq natijalar tekshiruvlaridan foydalaning. Low, medium va high fikrlash darajalari mulohaza hajmini boshqaradi; medium hujjatlashtirilgan odatiy qiymat. Low tez qoralama yoki chegaralangan tahlilga mos, high esa qiyin matematika, dasturlash yoki ko‘p bosqichli vazifalar uchun mo‘ljallangan. Gemini 3.8 Flash minimal fikrlash darajasini qo‘llab-quvvatlamaydi. Shu sababli uzoq davom etadigan nosozlikni tuzatish topshirig‘i va oddiy maydon ajratib olish uchun har bir so‘rovda bir xil sozlama emas, turli fikrlash tanlovlari kerak.\n\nHujjatlashtirilgan vositalarga funksiyalarni chaqirish, kod bajarish, fayl qidiruvi, qidiruv manbalariga asoslash, Google Maps ma’lumotlariga asoslash va URL konteksti kiradi, Computer Use esa dastlabki ko‘rib chiqish imkoniyati sifatida ko‘rsatilgan. Structured outputs mashina o‘qiy oladigan natijani belgilaydi. Funksiyalarning maqsadi va parametr ta’rifi aniq bo‘lishi kerak: model funksiyani so‘rashi mumkin, ulangan ilova esa operatsiyani bajaradi va natijasini qaytaradi. Navbatlar davomida funksiya identifikatorlari va haqiqatan qaytarilgan materialni saqlang. Foydali yakuniy javob qaysi dalil taklif qilingan tuzatish yoki ajratib olingan qiymatni asoslashini tushuntiradi.\n\n3.8 migratsiya qo‘llanmasi eski fikrlash budjeti konfiguratsiyasi o‘rniga fikrlash darajasi boshqaruvlaridan foydalanadi va eskirgan namuna olish parametrlarini hamda oldindan to‘ldirilgan model navbatlarini olib tashlashni tavsiya qiladi. U tegishli holat saqlanmaydigan jarayonda thought signatures’ni saqlashni va funksiya javoblarini chaqiruvlariga identifikator hamda nom bo‘yicha moslashtirishni ham talab qiladi. Ko‘p bosqichli vazifani davom ettirishda bu tafsilotlar ahamiyatli: keyingi navbatga vosita natijasi yoki imzosini yo‘qotadigan qayta yozilgan bayon emas, haqiqiy oldingi kontekst kerak. Yangi user navbatida savol va so‘ralgan chiqishni ochiq saqlang.\n\nMultimodal bilim ishlari uchun tegishli hujjat sahifalari, diagramma, audio oralig‘i yoki video voqeasini belgilang va u javobga qanday hissa qo‘shishi kerakligini ayting. Hujjat taqqoslash manba parchalari bilan farqlar jadvalini so‘rashi; diagramma savoli ko‘rinadigan qiymatlar va ular asoslaydigan xulosani so‘rashi mumkin. Video tahlili topilmani asoslaydigan voqealar tavsifini so‘rashi mumkin. Model shu kirishlardan matn qaytaradi. Yaratilgan tasvirlar, nutq va Live audio muloqoti alohida model profillariga tegishli.\n\nUning Gemini API chegaralari 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokeni bo‘lib, asl modelning 1M gacha konteksti va 64K matn chiqishiga mos keladi. Ko‘rsatmalar, suhbat tarixi va taqdim etilgan media kirish kontekstini sarflaydi, fikrlash yoki uzun yakuniy artefakt esa hujjatlashtirilgan chiqish hajmiga sig‘ishi kerak. Google ushbu ishlab chiqaruvchi profili uchun keshlash, paketli ishlov, Flex va Priority ishlovini ham ko‘rsatadi. Mustaqil elementlarda har bir natija o‘z manbasiga bog‘langan holda qolishi uchun barqaror element identifikatori va aniq chiqish formatini saqlang.\n\nMumkin bo‘lgan cheklovlarga gallyutsinatsiyalar, vaqti-vaqti bilan sustlik yoki kutish muddati tugashi hamda yuqori darajada ko‘proq token sarfi kiradi. Uning bilim chegarasi 2026-yil marti, ayrim sohalar esa hali ham 2025-yil yanvari bilan cheklangan. Vazifa keyingi ma’lumotlarga bog‘liq bo‘lsa, joriy dalillarni bering yoki hujjatlashtirilgan manbalarga asoslash vositalaridan foydalaning. Manba havolalari, hisoblar va taklif qilingan kodni haqiqiy kirishlar hamda bajarilish natijalari bilan tekshiring. Yakuniy foydali artefakt ravon javob so‘ralgan natijani isbotlaydi deb taxmin qilmasdan, asoslangan topilmani yechilmagan savoldan ajratishi kerak.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Diagnose an unsaved form value\n\nReview this form flow: the input displays draft.name; typing updates draft.name; Save sends original.name; after reload the old name reappears. Explain the mismatch and propose a minimal correction in framework-neutral pseudocode. Include a regression scenario that types a new name, saves, reloads, and checks the stored value. Do not claim any browser action occurred.A cause explanation, corrected Save pseudocode and an end-to-end regression scenario.The submitted value comes from the edited draft, and the reload check verifies persistence rather than just the visible input.gemini-3.8-flashGemini 3.8 Flash — Google’ning uzoq davom etadigan dasturiy muhandislik, agentlar va murakkab bilim vazifalari uchun multimodal asosiy ish modeli. U matn, tasvir, audio, video va PDF’ni qabul qiladi, matn qaytaradi hamda vositalar va tuzilgan chiqish bilan low, medium yoki high fikrlashni taqdim etadi. Uning hujjatlashtirilgan kirish/chiqish chegaralari 1,048,576/65,536 token.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemini 3.8 Flash — Google’ning uzoq davom etadigan dasturiy muhandislik, ko‘p bosqichli agentlar va murakkab bilim ish jarayonlari uchun matn chiqaradigan modeli. U Gemini 3.7 Flash asosida yaratilgan bo‘lib, dasturiy muhandislik va agent orqali bilim bilan ishlashni yaxshilaydi. U matn, tasvir, audio, video va PDF’ni qabul qiladi, shuning uchun vazifa yozma maqsadni uni hal qilish uchun kerakli haqiqiy material bilan birlashtirishi mumkin. Foydali natija — kod o‘zgarishi, izohlangan tahlil, yozma javob yoki tuzilgan yozuv.
Kod topshirig‘i uchun talab, tegishli fayllar, kuzatilgan xatti-harakat va saqlanishi kerak bo‘lgan cheklovlarni bering. Skrinshot mo‘ljallangan interfeysni ko‘rsatishi, jurnallar yoki xatoni qayta ko‘rsatadigan misol esa nosozlikni ko‘rsatishi mumkin. Nosozlikni tuzatish vazifasida modeldan formaning ko‘rinadigan holati va saqlangan qiymati o‘rtasidagi tafovutni izlash, javobgar kod yo‘lini aniqlash va aniq yo‘naltirilgan tuzatish taklif qilishni so‘rang. Mo‘ljallangan yakuniy artefaktni aniq tuting, shunda uzunroq izlanish va vosita ishlatish ketma-ketligi ham muayyan yakunlash shartiga ega bo‘ladi.
Uzoqroq davom etadigan ishlar uchun kichikroq fikrlash bosqichlari, takroriy vosita chaqiruvlari va oraliq natijalar tekshiruvlaridan foydalaning. Low, medium va high fikrlash darajalari mulohaza hajmini boshqaradi; medium hujjatlashtirilgan odatiy qiymat. Low tez qoralama yoki chegaralangan tahlilga mos, high esa qiyin matematika, dasturlash yoki ko‘p bosqichli vazifalar uchun mo‘ljallangan. Gemini 3.8 Flash minimal fikrlash darajasini qo‘llab-quvvatlamaydi. Shu sababli uzoq davom etadigan nosozlikni tuzatish topshirig‘i va oddiy maydon ajratib olish uchun har bir so‘rovda bir xil sozlama emas, turli fikrlash tanlovlari kerak.
Hujjatlashtirilgan vositalarga funksiyalarni chaqirish, kod bajarish, fayl qidiruvi, qidiruv manbalariga asoslash, Google Maps ma’lumotlariga asoslash va URL konteksti kiradi, Computer Use esa dastlabki ko‘rib chiqish imkoniyati sifatida ko‘rsatilgan. Structured outputs mashina o‘qiy oladigan natijani belgilaydi. Funksiyalarning maqsadi va parametr ta’rifi aniq bo‘lishi kerak: model funksiyani so‘rashi mumkin, ulangan ilova esa operatsiyani bajaradi va natijasini qaytaradi. Navbatlar davomida funksiya identifikatorlari va haqiqatan qaytarilgan materialni saqlang. Foydali yakuniy javob qaysi dalil taklif qilingan tuzatish yoki ajratib olingan qiymatni asoslashini tushuntiradi.
3.8 migratsiya qo‘llanmasi eski fikrlash budjeti konfiguratsiyasi o‘rniga fikrlash darajasi boshqaruvlaridan foydalanadi va eskirgan namuna olish parametrlarini hamda oldindan to‘ldirilgan model navbatlarini olib tashlashni tavsiya qiladi. U tegishli holat saqlanmaydigan jarayonda thought signatures’ni saqlashni va funksiya javoblarini chaqiruvlariga identifikator hamda nom bo‘yicha moslashtirishni ham talab qiladi. Ko‘p bosqichli vazifani davom ettirishda bu tafsilotlar ahamiyatli: keyingi navbatga vosita natijasi yoki imzosini yo‘qotadigan qayta yozilgan bayon emas, haqiqiy oldingi kontekst kerak. Yangi user navbatida savol va so‘ralgan chiqishni ochiq saqlang.
Multimodal bilim ishlari uchun tegishli hujjat sahifalari, diagramma, audio oralig‘i yoki video voqeasini belgilang va u javobga qanday hissa qo‘shishi kerakligini ayting. Hujjat taqqoslash manba parchalari bilan farqlar jadvalini so‘rashi; diagramma savoli ko‘rinadigan qiymatlar va ular asoslaydigan xulosani so‘rashi mumkin. Video tahlili topilmani asoslaydigan voqealar tavsifini so‘rashi mumkin. Model shu kirishlardan matn qaytaradi. Yaratilgan tasvirlar, nutq va Live audio muloqoti alohida model profillariga tegishli.
Uning Gemini API chegaralari 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokeni bo‘lib, asl modelning 1M gacha konteksti va 64K matn chiqishiga mos keladi. Ko‘rsatmalar, suhbat tarixi va taqdim etilgan media kirish kontekstini sarflaydi, fikrlash yoki uzun yakuniy artefakt esa hujjatlashtirilgan chiqish hajmiga sig‘ishi kerak. Google ushbu ishlab chiqaruvchi profili uchun keshlash, paketli ishlov, Flex va Priority ishlovini ham ko‘rsatadi. Mustaqil elementlarda har bir natija o‘z manbasiga bog‘langan holda qolishi uchun barqaror element identifikatori va aniq chiqish formatini saqlang.
Mumkin bo‘lgan cheklovlarga gallyutsinatsiyalar, vaqti-vaqti bilan sustlik yoki kutish muddati tugashi hamda yuqori darajada ko‘proq token sarfi kiradi. Uning bilim chegarasi 2026-yil marti, ayrim sohalar esa hali ham 2025-yil yanvari bilan cheklangan. Vazifa keyingi ma’lumotlarga bog‘liq bo‘lsa, joriy dalillarni bering yoki hujjatlashtirilgan manbalarga asoslash vositalaridan foydalaning. Manba havolalari, hisoblar va taklif qilingan kodni haqiqiy kirishlar hamda bajarilish natijalari bilan tekshiring. Yakuniy foydali artefakt ravon javob so‘ralgan natijani isbotlaydi deb taxmin qilmasdan, asoslangan topilmani yechilmagan savoldan ajratishi kerak.
POST /v1/messagestext, imagetext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar gemini-3.8-flash | 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 Model-specific | Standart— |
Maydontop_p | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
Maydonstop_sequences | Turstring[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
Maydontools | Turtool[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | 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 Model-specific | Standart— |
Maydonthinking.type | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
Maydonthinking.budget_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
Maydonoutput_config.effort | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
Maydonmetadata | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydoncache_control | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | 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 | To‘lov |
|---|---|---|
| SozlamaOpenAI Chat · Tokenlar uchun asosiy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.003 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.015 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0003 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaAnthropic Messages · Tokenlar uchun asosiy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.003 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.015 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0003 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
set -eu\n: "${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-3.8-flash", "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-3.8-flash", "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-3.8-flash",\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-3.8-flash",\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-3.8-flash',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-3.8-flash
Ailoot Ultra gemini-3.8-flash, google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest
/chat/completions
google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest, gemini-3.8-flash, gemini-3.8-flash
gemini-3.8-flashGemini 3.8 Flash — Google’ning uzoq davom etadigan dasturiy muhandislik, agentlar va murakkab bilim vazifalari uchun multimodal asosiy ish modeli. U matn, tasvir, audio, video va PDF’ni qabul qiladi, matn qaytaradi hamda vositalar va tuzilgan chiqish bilan low, medium yoki high fikrlashni taqdim etadi. Uning hujjatlashtirilgan kirish/chiqish chegaralari 1,048,576/65,536 token.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemini 3.8 Flash — Google’ning uzoq davom etadigan dasturiy muhandislik, ko‘p bosqichli agentlar va murakkab bilim ish jarayonlari uchun matn chiqaradigan modeli. U Gemini 3.7 Flash asosida yaratilgan bo‘lib, dasturiy muhandislik va agent orqali bilim bilan ishlashni yaxshilaydi. U matn, tasvir, audio, video va PDF’ni qabul qiladi, shuning uchun vazifa yozma maqsadni uni hal qilish uchun kerakli haqiqiy material bilan birlashtirishi mumkin. Foydali natija — kod o‘zgarishi, izohlangan tahlil, yozma javob yoki tuzilgan yozuv.
Kod topshirig‘i uchun talab, tegishli fayllar, kuzatilgan xatti-harakat va saqlanishi kerak bo‘lgan cheklovlarni bering. Skrinshot mo‘ljallangan interfeysni ko‘rsatishi, jurnallar yoki xatoni qayta ko‘rsatadigan misol esa nosozlikni ko‘rsatishi mumkin. Nosozlikni tuzatish vazifasida modeldan formaning ko‘rinadigan holati va saqlangan qiymati o‘rtasidagi tafovutni izlash, javobgar kod yo‘lini aniqlash va aniq yo‘naltirilgan tuzatish taklif qilishni so‘rang. Mo‘ljallangan yakuniy artefaktni aniq tuting, shunda uzunroq izlanish va vosita ishlatish ketma-ketligi ham muayyan yakunlash shartiga ega bo‘ladi.
Uzoqroq davom etadigan ishlar uchun kichikroq fikrlash bosqichlari, takroriy vosita chaqiruvlari va oraliq natijalar tekshiruvlaridan foydalaning. Low, medium va high fikrlash darajalari mulohaza hajmini boshqaradi; medium hujjatlashtirilgan odatiy qiymat. Low tez qoralama yoki chegaralangan tahlilga mos, high esa qiyin matematika, dasturlash yoki ko‘p bosqichli vazifalar uchun mo‘ljallangan. Gemini 3.8 Flash minimal fikrlash darajasini qo‘llab-quvvatlamaydi. Shu sababli uzoq davom etadigan nosozlikni tuzatish topshirig‘i va oddiy maydon ajratib olish uchun har bir so‘rovda bir xil sozlama emas, turli fikrlash tanlovlari kerak.
Hujjatlashtirilgan vositalarga funksiyalarni chaqirish, kod bajarish, fayl qidiruvi, qidiruv manbalariga asoslash, Google Maps ma’lumotlariga asoslash va URL konteksti kiradi, Computer Use esa dastlabki ko‘rib chiqish imkoniyati sifatida ko‘rsatilgan. Structured outputs mashina o‘qiy oladigan natijani belgilaydi. Funksiyalarning maqsadi va parametr ta’rifi aniq bo‘lishi kerak: model funksiyani so‘rashi mumkin, ulangan ilova esa operatsiyani bajaradi va natijasini qaytaradi. Navbatlar davomida funksiya identifikatorlari va haqiqatan qaytarilgan materialni saqlang. Foydali yakuniy javob qaysi dalil taklif qilingan tuzatish yoki ajratib olingan qiymatni asoslashini tushuntiradi.
3.8 migratsiya qo‘llanmasi eski fikrlash budjeti konfiguratsiyasi o‘rniga fikrlash darajasi boshqaruvlaridan foydalanadi va eskirgan namuna olish parametrlarini hamda oldindan to‘ldirilgan model navbatlarini olib tashlashni tavsiya qiladi. U tegishli holat saqlanmaydigan jarayonda thought signatures’ni saqlashni va funksiya javoblarini chaqiruvlariga identifikator hamda nom bo‘yicha moslashtirishni ham talab qiladi. Ko‘p bosqichli vazifani davom ettirishda bu tafsilotlar ahamiyatli: keyingi navbatga vosita natijasi yoki imzosini yo‘qotadigan qayta yozilgan bayon emas, haqiqiy oldingi kontekst kerak. Yangi user navbatida savol va so‘ralgan chiqishni ochiq saqlang.
Multimodal bilim ishlari uchun tegishli hujjat sahifalari, diagramma, audio oralig‘i yoki video voqeasini belgilang va u javobga qanday hissa qo‘shishi kerakligini ayting. Hujjat taqqoslash manba parchalari bilan farqlar jadvalini so‘rashi; diagramma savoli ko‘rinadigan qiymatlar va ular asoslaydigan xulosani so‘rashi mumkin. Video tahlili topilmani asoslaydigan voqealar tavsifini so‘rashi mumkin. Model shu kirishlardan matn qaytaradi. Yaratilgan tasvirlar, nutq va Live audio muloqoti alohida model profillariga tegishli.
Uning Gemini API chegaralari 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokeni bo‘lib, asl modelning 1M gacha konteksti va 64K matn chiqishiga mos keladi. Ko‘rsatmalar, suhbat tarixi va taqdim etilgan media kirish kontekstini sarflaydi, fikrlash yoki uzun yakuniy artefakt esa hujjatlashtirilgan chiqish hajmiga sig‘ishi kerak. Google ushbu ishlab chiqaruvchi profili uchun keshlash, paketli ishlov, Flex va Priority ishlovini ham ko‘rsatadi. Mustaqil elementlarda har bir natija o‘z manbasiga bog‘langan holda qolishi uchun barqaror element identifikatori va aniq chiqish formatini saqlang.
Mumkin bo‘lgan cheklovlarga gallyutsinatsiyalar, vaqti-vaqti bilan sustlik yoki kutish muddati tugashi hamda yuqori darajada ko‘proq token sarfi kiradi. Uning bilim chegarasi 2026-yil marti, ayrim sohalar esa hali ham 2025-yil yanvari bilan cheklangan. Vazifa keyingi ma’lumotlarga bog‘liq bo‘lsa, joriy dalillarni bering yoki hujjatlashtirilgan manbalarga asoslash vositalaridan foydalaning. Manba havolalari, hisoblar va taklif qilingan kodni haqiqiy kirishlar hamda bajarilish natijalari bilan tekshiring. Yakuniy foydali artefakt ravon javob so‘ralgan natijani isbotlaydi deb taxmin qilmasdan, asoslangan topilmani yechilmagan savoldan ajratishi kerak.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonpath.model | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar gemini-3.8-flash | 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 Model-specific | Standart— |
MaydongenerationConfig.temperature | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
MaydongenerationConfig.topP | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
MaydongenerationConfig.topK | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
MaydongenerationConfig.stopSequences | Turstring[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
MaydongenerationConfig.thinkingConfig.includeThoughts | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
MaydongenerationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
Maydontools[].functionDeclarations | Turfunction_declaration[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
MaydontoolConfig.functionCallingConfig.mode | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
MaydonsafetySettings | Turobject[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | 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 | To‘lov |
|---|---|---|
| SozlamaOpenAI Chat · Tokenlar uchun asosiy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.003 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.015 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0003 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaAnthropic Messages · Tokenlar uchun asosiy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.003 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.015 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0003 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
set -eu\n: "${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-3.8-flash: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-3.8-flash: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-3.8-flash", 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-3.8-flash", 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-3.8-flash',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-3.8-flash
Ailoot Ultra gemini-3.8-flash, google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest
/chat/completions
google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest, gemini-3.8-flash, gemini-3.8-flash
gemini-3.8-flashGemini 3.8 Flash — Google’ning uzoq davom etadigan dasturiy muhandislik, agentlar va murakkab bilim vazifalari uchun multimodal asosiy ish modeli. U matn, tasvir, audio, video va PDF’ni qabul qiladi, matn qaytaradi hamda vositalar va tuzilgan chiqish bilan low, medium yoki high fikrlashni taqdim etadi. Uning hujjatlashtirilgan kirish/chiqish chegaralari 1,048,576/65,536 token.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemini 3.8 Flash — Google’ning uzoq davom etadigan dasturiy muhandislik, ko‘p bosqichli agentlar va murakkab bilim ish jarayonlari uchun matn chiqaradigan modeli. U Gemini 3.7 Flash asosida yaratilgan bo‘lib, dasturiy muhandislik va agent orqali bilim bilan ishlashni yaxshilaydi. U matn, tasvir, audio, video va PDF’ni qabul qiladi, shuning uchun vazifa yozma maqsadni uni hal qilish uchun kerakli haqiqiy material bilan birlashtirishi mumkin. Foydali natija — kod o‘zgarishi, izohlangan tahlil, yozma javob yoki tuzilgan yozuv.
Kod topshirig‘i uchun talab, tegishli fayllar, kuzatilgan xatti-harakat va saqlanishi kerak bo‘lgan cheklovlarni bering. Skrinshot mo‘ljallangan interfeysni ko‘rsatishi, jurnallar yoki xatoni qayta ko‘rsatadigan misol esa nosozlikni ko‘rsatishi mumkin. Nosozlikni tuzatish vazifasida modeldan formaning ko‘rinadigan holati va saqlangan qiymati o‘rtasidagi tafovutni izlash, javobgar kod yo‘lini aniqlash va aniq yo‘naltirilgan tuzatish taklif qilishni so‘rang. Mo‘ljallangan yakuniy artefaktni aniq tuting, shunda uzunroq izlanish va vosita ishlatish ketma-ketligi ham muayyan yakunlash shartiga ega bo‘ladi.
Uzoqroq davom etadigan ishlar uchun kichikroq fikrlash bosqichlari, takroriy vosita chaqiruvlari va oraliq natijalar tekshiruvlaridan foydalaning. Low, medium va high fikrlash darajalari mulohaza hajmini boshqaradi; medium hujjatlashtirilgan odatiy qiymat. Low tez qoralama yoki chegaralangan tahlilga mos, high esa qiyin matematika, dasturlash yoki ko‘p bosqichli vazifalar uchun mo‘ljallangan. Gemini 3.8 Flash minimal fikrlash darajasini qo‘llab-quvvatlamaydi. Shu sababli uzoq davom etadigan nosozlikni tuzatish topshirig‘i va oddiy maydon ajratib olish uchun har bir so‘rovda bir xil sozlama emas, turli fikrlash tanlovlari kerak.
Hujjatlashtirilgan vositalarga funksiyalarni chaqirish, kod bajarish, fayl qidiruvi, qidiruv manbalariga asoslash, Google Maps ma’lumotlariga asoslash va URL konteksti kiradi, Computer Use esa dastlabki ko‘rib chiqish imkoniyati sifatida ko‘rsatilgan. Structured outputs mashina o‘qiy oladigan natijani belgilaydi. Funksiyalarning maqsadi va parametr ta’rifi aniq bo‘lishi kerak: model funksiyani so‘rashi mumkin, ulangan ilova esa operatsiyani bajaradi va natijasini qaytaradi. Navbatlar davomida funksiya identifikatorlari va haqiqatan qaytarilgan materialni saqlang. Foydali yakuniy javob qaysi dalil taklif qilingan tuzatish yoki ajratib olingan qiymatni asoslashini tushuntiradi.
3.8 migratsiya qo‘llanmasi eski fikrlash budjeti konfiguratsiyasi o‘rniga fikrlash darajasi boshqaruvlaridan foydalanadi va eskirgan namuna olish parametrlarini hamda oldindan to‘ldirilgan model navbatlarini olib tashlashni tavsiya qiladi. U tegishli holat saqlanmaydigan jarayonda thought signatures’ni saqlashni va funksiya javoblarini chaqiruvlariga identifikator hamda nom bo‘yicha moslashtirishni ham talab qiladi. Ko‘p bosqichli vazifani davom ettirishda bu tafsilotlar ahamiyatli: keyingi navbatga vosita natijasi yoki imzosini yo‘qotadigan qayta yozilgan bayon emas, haqiqiy oldingi kontekst kerak. Yangi user navbatida savol va so‘ralgan chiqishni ochiq saqlang.
Multimodal bilim ishlari uchun tegishli hujjat sahifalari, diagramma, audio oralig‘i yoki video voqeasini belgilang va u javobga qanday hissa qo‘shishi kerakligini ayting. Hujjat taqqoslash manba parchalari bilan farqlar jadvalini so‘rashi; diagramma savoli ko‘rinadigan qiymatlar va ular asoslaydigan xulosani so‘rashi mumkin. Video tahlili topilmani asoslaydigan voqealar tavsifini so‘rashi mumkin. Model shu kirishlardan matn qaytaradi. Yaratilgan tasvirlar, nutq va Live audio muloqoti alohida model profillariga tegishli.
Uning Gemini API chegaralari 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokeni bo‘lib, asl modelning 1M gacha konteksti va 64K matn chiqishiga mos keladi. Ko‘rsatmalar, suhbat tarixi va taqdim etilgan media kirish kontekstini sarflaydi, fikrlash yoki uzun yakuniy artefakt esa hujjatlashtirilgan chiqish hajmiga sig‘ishi kerak. Google ushbu ishlab chiqaruvchi profili uchun keshlash, paketli ishlov, Flex va Priority ishlovini ham ko‘rsatadi. Mustaqil elementlarda har bir natija o‘z manbasiga bog‘langan holda qolishi uchun barqaror element identifikatori va aniq chiqish formatini saqlang.
Mumkin bo‘lgan cheklovlarga gallyutsinatsiyalar, vaqti-vaqti bilan sustlik yoki kutish muddati tugashi hamda yuqori darajada ko‘proq token sarfi kiradi. Uning bilim chegarasi 2026-yil marti, ayrim sohalar esa hali ham 2025-yil yanvari bilan cheklangan. Vazifa keyingi ma’lumotlarga bog‘liq bo‘lsa, joriy dalillarni bering yoki hujjatlashtirilgan manbalarga asoslash vositalaridan foydalaning. Manba havolalari, hisoblar va taklif qilingan kodni haqiqiy kirishlar hamda bajarilish natijalari bilan tekshiring. Yakuniy foydali artefakt ravon javob so‘ralgan natijani isbotlaydi deb taxmin qilmasdan, asoslangan topilmani yechilmagan savoldan ajratishi kerak.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar gemini-3.8-flash | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | 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.
| Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov |
|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.003 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.015 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0003 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"gemini-3.8-flash","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-3.8-flash", 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-3.8-flash
Ailoot Ultra gemini-3.8-flash, google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest
/chat/completions
google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest, gemini-3.8-flash, gemini-3.8-flash
gemini-3.8-flashGemini 3.8 Flash — Google’ning uzoq davom etadigan dasturiy muhandislik, agentlar va murakkab bilim vazifalari uchun multimodal asosiy ish modeli. U matn, tasvir, audio, video va PDF’ni qabul qiladi, matn qaytaradi hamda vositalar va tuzilgan chiqish bilan low, medium yoki high fikrlashni taqdim etadi. Uning hujjatlashtirilgan kirish/chiqish chegaralari 1,048,576/65,536 token.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemini 3.8 Flash — Google’ning uzoq davom etadigan dasturiy muhandislik, ko‘p bosqichli agentlar va murakkab bilim ish jarayonlari uchun matn chiqaradigan modeli. U Gemini 3.7 Flash asosida yaratilgan bo‘lib, dasturiy muhandislik va agent orqali bilim bilan ishlashni yaxshilaydi. U matn, tasvir, audio, video va PDF’ni qabul qiladi, shuning uchun vazifa yozma maqsadni uni hal qilish uchun kerakli haqiqiy material bilan birlashtirishi mumkin. Foydali natija — kod o‘zgarishi, izohlangan tahlil, yozma javob yoki tuzilgan yozuv.
Kod topshirig‘i uchun talab, tegishli fayllar, kuzatilgan xatti-harakat va saqlanishi kerak bo‘lgan cheklovlarni bering. Skrinshot mo‘ljallangan interfeysni ko‘rsatishi, jurnallar yoki xatoni qayta ko‘rsatadigan misol esa nosozlikni ko‘rsatishi mumkin. Nosozlikni tuzatish vazifasida modeldan formaning ko‘rinadigan holati va saqlangan qiymati o‘rtasidagi tafovutni izlash, javobgar kod yo‘lini aniqlash va aniq yo‘naltirilgan tuzatish taklif qilishni so‘rang. Mo‘ljallangan yakuniy artefaktni aniq tuting, shunda uzunroq izlanish va vosita ishlatish ketma-ketligi ham muayyan yakunlash shartiga ega bo‘ladi.
Uzoqroq davom etadigan ishlar uchun kichikroq fikrlash bosqichlari, takroriy vosita chaqiruvlari va oraliq natijalar tekshiruvlaridan foydalaning. Low, medium va high fikrlash darajalari mulohaza hajmini boshqaradi; medium hujjatlashtirilgan odatiy qiymat. Low tez qoralama yoki chegaralangan tahlilga mos, high esa qiyin matematika, dasturlash yoki ko‘p bosqichli vazifalar uchun mo‘ljallangan. Gemini 3.8 Flash minimal fikrlash darajasini qo‘llab-quvvatlamaydi. Shu sababli uzoq davom etadigan nosozlikni tuzatish topshirig‘i va oddiy maydon ajratib olish uchun har bir so‘rovda bir xil sozlama emas, turli fikrlash tanlovlari kerak.
Hujjatlashtirilgan vositalarga funksiyalarni chaqirish, kod bajarish, fayl qidiruvi, qidiruv manbalariga asoslash, Google Maps ma’lumotlariga asoslash va URL konteksti kiradi, Computer Use esa dastlabki ko‘rib chiqish imkoniyati sifatida ko‘rsatilgan. Structured outputs mashina o‘qiy oladigan natijani belgilaydi. Funksiyalarning maqsadi va parametr ta’rifi aniq bo‘lishi kerak: model funksiyani so‘rashi mumkin, ulangan ilova esa operatsiyani bajaradi va natijasini qaytaradi. Navbatlar davomida funksiya identifikatorlari va haqiqatan qaytarilgan materialni saqlang. Foydali yakuniy javob qaysi dalil taklif qilingan tuzatish yoki ajratib olingan qiymatni asoslashini tushuntiradi.
3.8 migratsiya qo‘llanmasi eski fikrlash budjeti konfiguratsiyasi o‘rniga fikrlash darajasi boshqaruvlaridan foydalanadi va eskirgan namuna olish parametrlarini hamda oldindan to‘ldirilgan model navbatlarini olib tashlashni tavsiya qiladi. U tegishli holat saqlanmaydigan jarayonda thought signatures’ni saqlashni va funksiya javoblarini chaqiruvlariga identifikator hamda nom bo‘yicha moslashtirishni ham talab qiladi. Ko‘p bosqichli vazifani davom ettirishda bu tafsilotlar ahamiyatli: keyingi navbatga vosita natijasi yoki imzosini yo‘qotadigan qayta yozilgan bayon emas, haqiqiy oldingi kontekst kerak. Yangi user navbatida savol va so‘ralgan chiqishni ochiq saqlang.
Multimodal bilim ishlari uchun tegishli hujjat sahifalari, diagramma, audio oralig‘i yoki video voqeasini belgilang va u javobga qanday hissa qo‘shishi kerakligini ayting. Hujjat taqqoslash manba parchalari bilan farqlar jadvalini so‘rashi; diagramma savoli ko‘rinadigan qiymatlar va ular asoslaydigan xulosani so‘rashi mumkin. Video tahlili topilmani asoslaydigan voqealar tavsifini so‘rashi mumkin. Model shu kirishlardan matn qaytaradi. Yaratilgan tasvirlar, nutq va Live audio muloqoti alohida model profillariga tegishli.
Uning Gemini API chegaralari 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokeni bo‘lib, asl modelning 1M gacha konteksti va 64K matn chiqishiga mos keladi. Ko‘rsatmalar, suhbat tarixi va taqdim etilgan media kirish kontekstini sarflaydi, fikrlash yoki uzun yakuniy artefakt esa hujjatlashtirilgan chiqish hajmiga sig‘ishi kerak. Google ushbu ishlab chiqaruvchi profili uchun keshlash, paketli ishlov, Flex va Priority ishlovini ham ko‘rsatadi. Mustaqil elementlarda har bir natija o‘z manbasiga bog‘langan holda qolishi uchun barqaror element identifikatori va aniq chiqish formatini saqlang.
Mumkin bo‘lgan cheklovlarga gallyutsinatsiyalar, vaqti-vaqti bilan sustlik yoki kutish muddati tugashi hamda yuqori darajada ko‘proq token sarfi kiradi. Uning bilim chegarasi 2026-yil marti, ayrim sohalar esa hali ham 2025-yil yanvari bilan cheklangan. Vazifa keyingi ma’lumotlarga bog‘liq bo‘lsa, joriy dalillarni bering yoki hujjatlashtirilgan manbalarga asoslash vositalaridan foydalaning. Manba havolalari, hisoblar va taklif qilingan kodni haqiqiy kirishlar hamda bajarilish natijalari bilan tekshiring. Yakuniy foydali artefakt ravon javob so‘ralgan natijani isbotlaydi deb taxmin qilmasdan, asoslangan topilmani yechilmagan savoldan ajratishi kerak.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar gemini-3.8-flash | 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.
| Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov |
|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.003 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.015 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0003 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "gemini-3.8-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-3.8-flash', '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-3.8-flash', '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-3.8-flash
Ailoot Ultra gemini-3.8-flash, google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest
/chat/completions
google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest, gemini-3.8-flash, gemini-3.8-flash
google/gemini-3.8-flashGemini 3.8 Flash — Google’ning uzoq davom etadigan dasturiy muhandislik, agentlar va murakkab bilim vazifalari uchun multimodal asosiy ish modeli. U matn, tasvir, audio, video va PDF’ni qabul qiladi, matn qaytaradi hamda vositalar va tuzilgan chiqish bilan low, medium yoki high fikrlashni taqdim etadi. Uning hujjatlashtirilgan kirish/chiqish chegaralari 1,048,576/65,536 token.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemini 3.8 Flash — Google’ning uzoq davom etadigan dasturiy muhandislik, ko‘p bosqichli agentlar va murakkab bilim ish jarayonlari uchun matn chiqaradigan modeli. U Gemini 3.7 Flash asosida yaratilgan bo‘lib, dasturiy muhandislik va agent orqali bilim bilan ishlashni yaxshilaydi. U matn, tasvir, audio, video va PDF’ni qabul qiladi, shuning uchun vazifa yozma maqsadni uni hal qilish uchun kerakli haqiqiy material bilan birlashtirishi mumkin. Foydali natija — kod o‘zgarishi, izohlangan tahlil, yozma javob yoki tuzilgan yozuv.
Kod topshirig‘i uchun talab, tegishli fayllar, kuzatilgan xatti-harakat va saqlanishi kerak bo‘lgan cheklovlarni bering. Skrinshot mo‘ljallangan interfeysni ko‘rsatishi, jurnallar yoki xatoni qayta ko‘rsatadigan misol esa nosozlikni ko‘rsatishi mumkin. Nosozlikni tuzatish vazifasida modeldan formaning ko‘rinadigan holati va saqlangan qiymati o‘rtasidagi tafovutni izlash, javobgar kod yo‘lini aniqlash va aniq yo‘naltirilgan tuzatish taklif qilishni so‘rang. Mo‘ljallangan yakuniy artefaktni aniq tuting, shunda uzunroq izlanish va vosita ishlatish ketma-ketligi ham muayyan yakunlash shartiga ega bo‘ladi.
Uzoqroq davom etadigan ishlar uchun kichikroq fikrlash bosqichlari, takroriy vosita chaqiruvlari va oraliq natijalar tekshiruvlaridan foydalaning. Low, medium va high fikrlash darajalari mulohaza hajmini boshqaradi; medium hujjatlashtirilgan odatiy qiymat. Low tez qoralama yoki chegaralangan tahlilga mos, high esa qiyin matematika, dasturlash yoki ko‘p bosqichli vazifalar uchun mo‘ljallangan. Gemini 3.8 Flash minimal fikrlash darajasini qo‘llab-quvvatlamaydi. Shu sababli uzoq davom etadigan nosozlikni tuzatish topshirig‘i va oddiy maydon ajratib olish uchun har bir so‘rovda bir xil sozlama emas, turli fikrlash tanlovlari kerak.
Hujjatlashtirilgan vositalarga funksiyalarni chaqirish, kod bajarish, fayl qidiruvi, qidiruv manbalariga asoslash, Google Maps ma’lumotlariga asoslash va URL konteksti kiradi, Computer Use esa dastlabki ko‘rib chiqish imkoniyati sifatida ko‘rsatilgan. Structured outputs mashina o‘qiy oladigan natijani belgilaydi. Funksiyalarning maqsadi va parametr ta’rifi aniq bo‘lishi kerak: model funksiyani so‘rashi mumkin, ulangan ilova esa operatsiyani bajaradi va natijasini qaytaradi. Navbatlar davomida funksiya identifikatorlari va haqiqatan qaytarilgan materialni saqlang. Foydali yakuniy javob qaysi dalil taklif qilingan tuzatish yoki ajratib olingan qiymatni asoslashini tushuntiradi.
3.8 migratsiya qo‘llanmasi eski fikrlash budjeti konfiguratsiyasi o‘rniga fikrlash darajasi boshqaruvlaridan foydalanadi va eskirgan namuna olish parametrlarini hamda oldindan to‘ldirilgan model navbatlarini olib tashlashni tavsiya qiladi. U tegishli holat saqlanmaydigan jarayonda thought signatures’ni saqlashni va funksiya javoblarini chaqiruvlariga identifikator hamda nom bo‘yicha moslashtirishni ham talab qiladi. Ko‘p bosqichli vazifani davom ettirishda bu tafsilotlar ahamiyatli: keyingi navbatga vosita natijasi yoki imzosini yo‘qotadigan qayta yozilgan bayon emas, haqiqiy oldingi kontekst kerak. Yangi user navbatida savol va so‘ralgan chiqishni ochiq saqlang.
Multimodal bilim ishlari uchun tegishli hujjat sahifalari, diagramma, audio oralig‘i yoki video voqeasini belgilang va u javobga qanday hissa qo‘shishi kerakligini ayting. Hujjat taqqoslash manba parchalari bilan farqlar jadvalini so‘rashi; diagramma savoli ko‘rinadigan qiymatlar va ular asoslaydigan xulosani so‘rashi mumkin. Video tahlili topilmani asoslaydigan voqealar tavsifini so‘rashi mumkin. Model shu kirishlardan matn qaytaradi. Yaratilgan tasvirlar, nutq va Live audio muloqoti alohida model profillariga tegishli.
Uning Gemini API chegaralari 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokeni bo‘lib, asl modelning 1M gacha konteksti va 64K matn chiqishiga mos keladi. Ko‘rsatmalar, suhbat tarixi va taqdim etilgan media kirish kontekstini sarflaydi, fikrlash yoki uzun yakuniy artefakt esa hujjatlashtirilgan chiqish hajmiga sig‘ishi kerak. Google ushbu ishlab chiqaruvchi profili uchun keshlash, paketli ishlov, Flex va Priority ishlovini ham ko‘rsatadi. Mustaqil elementlarda har bir natija o‘z manbasiga bog‘langan holda qolishi uchun barqaror element identifikatori va aniq chiqish formatini saqlang.
Mumkin bo‘lgan cheklovlarga gallyutsinatsiyalar, vaqti-vaqti bilan sustlik yoki kutish muddati tugashi hamda yuqori darajada ko‘proq token sarfi kiradi. Uning bilim chegarasi 2026-yil marti, ayrim sohalar esa hali ham 2025-yil yanvari bilan cheklangan. Vazifa keyingi ma’lumotlarga bog‘liq bo‘lsa, joriy dalillarni bering yoki hujjatlashtirilgan manbalarga asoslash vositalaridan foydalaning. Manba havolalari, hisoblar va taklif qilingan kodni haqiqiy kirishlar hamda bajarilish natijalari bilan tekshiring. Yakuniy foydali artefakt ravon javob so‘ralgan natijani isbotlaydi deb taxmin qilmasdan, asoslangan topilmani yechilmagan savoldan ajratishi kerak.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar google/gemini-3.8-flash | 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. Model-specific | 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 Model-specific | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Model-specific | Standart— |
Maydonmax_completion_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Model-specific | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Maydonstream_options.include_usage | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
Maydontemperature | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
Maydontop_p | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
Maydonstop | Turstring|string[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
Maydontools | Turfunction_tool[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
Maydontools[].type | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar function Model-specific | 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 Model-specific | Standart— |
Maydonparallel_tool_calls | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
Maydonresponse_format | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
Maydonreasoning_effort | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
Maydonreasoning | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
Maydonservice_tier | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
Maydoninstructions | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Moslik maydoni | Standart— |
Maydonfunctions | Turfunction[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
Maydonfunction_call | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
Maydonprompt_cache_options | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | 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.
| Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov |
|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.003 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.015 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0003 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemini-3.8-flash", "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-3.8-flash',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-3.8-flash',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-3.8-flash
Ailoot Ultra gemini-3.8-flash, google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest
/chat/completions
google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest, gemini-3.8-flash, gemini-3.8-flash
google/gemini-3.8-flashGemini 3.8 Flash — Google’ning uzoq davom etadigan dasturiy muhandislik, agentlar va murakkab bilim vazifalari uchun multimodal asosiy ish modeli. U matn, tasvir, audio, video va PDF’ni qabul qiladi, matn qaytaradi hamda vositalar va tuzilgan chiqish bilan low, medium yoki high fikrlashni taqdim etadi. Uning hujjatlashtirilgan kirish/chiqish chegaralari 1,048,576/65,536 token.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemini 3.8 Flash — Google’ning uzoq davom etadigan dasturiy muhandislik, ko‘p bosqichli agentlar va murakkab bilim ish jarayonlari uchun matn chiqaradigan modeli. U Gemini 3.7 Flash asosida yaratilgan bo‘lib, dasturiy muhandislik va agent orqali bilim bilan ishlashni yaxshilaydi. U matn, tasvir, audio, video va PDF’ni qabul qiladi, shuning uchun vazifa yozma maqsadni uni hal qilish uchun kerakli haqiqiy material bilan birlashtirishi mumkin. Foydali natija — kod o‘zgarishi, izohlangan tahlil, yozma javob yoki tuzilgan yozuv.
Kod topshirig‘i uchun talab, tegishli fayllar, kuzatilgan xatti-harakat va saqlanishi kerak bo‘lgan cheklovlarni bering. Skrinshot mo‘ljallangan interfeysni ko‘rsatishi, jurnallar yoki xatoni qayta ko‘rsatadigan misol esa nosozlikni ko‘rsatishi mumkin. Nosozlikni tuzatish vazifasida modeldan formaning ko‘rinadigan holati va saqlangan qiymati o‘rtasidagi tafovutni izlash, javobgar kod yo‘lini aniqlash va aniq yo‘naltirilgan tuzatish taklif qilishni so‘rang. Mo‘ljallangan yakuniy artefaktni aniq tuting, shunda uzunroq izlanish va vosita ishlatish ketma-ketligi ham muayyan yakunlash shartiga ega bo‘ladi.
Uzoqroq davom etadigan ishlar uchun kichikroq fikrlash bosqichlari, takroriy vosita chaqiruvlari va oraliq natijalar tekshiruvlaridan foydalaning. Low, medium va high fikrlash darajalari mulohaza hajmini boshqaradi; medium hujjatlashtirilgan odatiy qiymat. Low tez qoralama yoki chegaralangan tahlilga mos, high esa qiyin matematika, dasturlash yoki ko‘p bosqichli vazifalar uchun mo‘ljallangan. Gemini 3.8 Flash minimal fikrlash darajasini qo‘llab-quvvatlamaydi. Shu sababli uzoq davom etadigan nosozlikni tuzatish topshirig‘i va oddiy maydon ajratib olish uchun har bir so‘rovda bir xil sozlama emas, turli fikrlash tanlovlari kerak.
Hujjatlashtirilgan vositalarga funksiyalarni chaqirish, kod bajarish, fayl qidiruvi, qidiruv manbalariga asoslash, Google Maps ma’lumotlariga asoslash va URL konteksti kiradi, Computer Use esa dastlabki ko‘rib chiqish imkoniyati sifatida ko‘rsatilgan. Structured outputs mashina o‘qiy oladigan natijani belgilaydi. Funksiyalarning maqsadi va parametr ta’rifi aniq bo‘lishi kerak: model funksiyani so‘rashi mumkin, ulangan ilova esa operatsiyani bajaradi va natijasini qaytaradi. Navbatlar davomida funksiya identifikatorlari va haqiqatan qaytarilgan materialni saqlang. Foydali yakuniy javob qaysi dalil taklif qilingan tuzatish yoki ajratib olingan qiymatni asoslashini tushuntiradi.
3.8 migratsiya qo‘llanmasi eski fikrlash budjeti konfiguratsiyasi o‘rniga fikrlash darajasi boshqaruvlaridan foydalanadi va eskirgan namuna olish parametrlarini hamda oldindan to‘ldirilgan model navbatlarini olib tashlashni tavsiya qiladi. U tegishli holat saqlanmaydigan jarayonda thought signatures’ni saqlashni va funksiya javoblarini chaqiruvlariga identifikator hamda nom bo‘yicha moslashtirishni ham talab qiladi. Ko‘p bosqichli vazifani davom ettirishda bu tafsilotlar ahamiyatli: keyingi navbatga vosita natijasi yoki imzosini yo‘qotadigan qayta yozilgan bayon emas, haqiqiy oldingi kontekst kerak. Yangi user navbatida savol va so‘ralgan chiqishni ochiq saqlang.
Multimodal bilim ishlari uchun tegishli hujjat sahifalari, diagramma, audio oralig‘i yoki video voqeasini belgilang va u javobga qanday hissa qo‘shishi kerakligini ayting. Hujjat taqqoslash manba parchalari bilan farqlar jadvalini so‘rashi; diagramma savoli ko‘rinadigan qiymatlar va ular asoslaydigan xulosani so‘rashi mumkin. Video tahlili topilmani asoslaydigan voqealar tavsifini so‘rashi mumkin. Model shu kirishlardan matn qaytaradi. Yaratilgan tasvirlar, nutq va Live audio muloqoti alohida model profillariga tegishli.
Uning Gemini API chegaralari 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokeni bo‘lib, asl modelning 1M gacha konteksti va 64K matn chiqishiga mos keladi. Ko‘rsatmalar, suhbat tarixi va taqdim etilgan media kirish kontekstini sarflaydi, fikrlash yoki uzun yakuniy artefakt esa hujjatlashtirilgan chiqish hajmiga sig‘ishi kerak. Google ushbu ishlab chiqaruvchi profili uchun keshlash, paketli ishlov, Flex va Priority ishlovini ham ko‘rsatadi. Mustaqil elementlarda har bir natija o‘z manbasiga bog‘langan holda qolishi uchun barqaror element identifikatori va aniq chiqish formatini saqlang.
Mumkin bo‘lgan cheklovlarga gallyutsinatsiyalar, vaqti-vaqti bilan sustlik yoki kutish muddati tugashi hamda yuqori darajada ko‘proq token sarfi kiradi. Uning bilim chegarasi 2026-yil marti, ayrim sohalar esa hali ham 2025-yil yanvari bilan cheklangan. Vazifa keyingi ma’lumotlarga bog‘liq bo‘lsa, joriy dalillarni bering yoki hujjatlashtirilgan manbalarga asoslash vositalaridan foydalaning. Manba havolalari, hisoblar va taklif qilingan kodni haqiqiy kirishlar hamda bajarilish natijalari bilan tekshiring. Yakuniy foydali artefakt ravon javob so‘ralgan natijani isbotlaydi deb taxmin qilmasdan, asoslangan topilmani yechilmagan savoldan ajratishi kerak.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar google/gemini-3.8-flash | 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.
| Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov |
|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.003 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.015 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0003 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "google/gemini-3.8-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-3.8-flash', '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-3.8-flash', '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-3.8-flash
Ailoot Ultra gemini-3.8-flash, google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest
/chat/completions
google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest, gemini-3.8-flash, gemini-3.8-flash
~google/gemini-flash-latestGemini 3.8 Flash — Google’ning uzoq davom etadigan dasturiy muhandislik, agentlar va murakkab bilim vazifalari uchun multimodal asosiy ish modeli. U matn, tasvir, audio, video va PDF’ni qabul qiladi, matn qaytaradi hamda vositalar va tuzilgan chiqish bilan low, medium yoki high fikrlashni taqdim etadi. Uning hujjatlashtirilgan kirish/chiqish chegaralari 1,048,576/65,536 token.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemini 3.8 Flash — Google’ning uzoq davom etadigan dasturiy muhandislik, ko‘p bosqichli agentlar va murakkab bilim ish jarayonlari uchun matn chiqaradigan modeli. U Gemini 3.7 Flash asosida yaratilgan bo‘lib, dasturiy muhandislik va agent orqali bilim bilan ishlashni yaxshilaydi. U matn, tasvir, audio, video va PDF’ni qabul qiladi, shuning uchun vazifa yozma maqsadni uni hal qilish uchun kerakli haqiqiy material bilan birlashtirishi mumkin. Foydali natija — kod o‘zgarishi, izohlangan tahlil, yozma javob yoki tuzilgan yozuv.
Kod topshirig‘i uchun talab, tegishli fayllar, kuzatilgan xatti-harakat va saqlanishi kerak bo‘lgan cheklovlarni bering. Skrinshot mo‘ljallangan interfeysni ko‘rsatishi, jurnallar yoki xatoni qayta ko‘rsatadigan misol esa nosozlikni ko‘rsatishi mumkin. Nosozlikni tuzatish vazifasida modeldan formaning ko‘rinadigan holati va saqlangan qiymati o‘rtasidagi tafovutni izlash, javobgar kod yo‘lini aniqlash va aniq yo‘naltirilgan tuzatish taklif qilishni so‘rang. Mo‘ljallangan yakuniy artefaktni aniq tuting, shunda uzunroq izlanish va vosita ishlatish ketma-ketligi ham muayyan yakunlash shartiga ega bo‘ladi.
Uzoqroq davom etadigan ishlar uchun kichikroq fikrlash bosqichlari, takroriy vosita chaqiruvlari va oraliq natijalar tekshiruvlaridan foydalaning. Low, medium va high fikrlash darajalari mulohaza hajmini boshqaradi; medium hujjatlashtirilgan odatiy qiymat. Low tez qoralama yoki chegaralangan tahlilga mos, high esa qiyin matematika, dasturlash yoki ko‘p bosqichli vazifalar uchun mo‘ljallangan. Gemini 3.8 Flash minimal fikrlash darajasini qo‘llab-quvvatlamaydi. Shu sababli uzoq davom etadigan nosozlikni tuzatish topshirig‘i va oddiy maydon ajratib olish uchun har bir so‘rovda bir xil sozlama emas, turli fikrlash tanlovlari kerak.
Hujjatlashtirilgan vositalarga funksiyalarni chaqirish, kod bajarish, fayl qidiruvi, qidiruv manbalariga asoslash, Google Maps ma’lumotlariga asoslash va URL konteksti kiradi, Computer Use esa dastlabki ko‘rib chiqish imkoniyati sifatida ko‘rsatilgan. Structured outputs mashina o‘qiy oladigan natijani belgilaydi. Funksiyalarning maqsadi va parametr ta’rifi aniq bo‘lishi kerak: model funksiyani so‘rashi mumkin, ulangan ilova esa operatsiyani bajaradi va natijasini qaytaradi. Navbatlar davomida funksiya identifikatorlari va haqiqatan qaytarilgan materialni saqlang. Foydali yakuniy javob qaysi dalil taklif qilingan tuzatish yoki ajratib olingan qiymatni asoslashini tushuntiradi.
3.8 migratsiya qo‘llanmasi eski fikrlash budjeti konfiguratsiyasi o‘rniga fikrlash darajasi boshqaruvlaridan foydalanadi va eskirgan namuna olish parametrlarini hamda oldindan to‘ldirilgan model navbatlarini olib tashlashni tavsiya qiladi. U tegishli holat saqlanmaydigan jarayonda thought signatures’ni saqlashni va funksiya javoblarini chaqiruvlariga identifikator hamda nom bo‘yicha moslashtirishni ham talab qiladi. Ko‘p bosqichli vazifani davom ettirishda bu tafsilotlar ahamiyatli: keyingi navbatga vosita natijasi yoki imzosini yo‘qotadigan qayta yozilgan bayon emas, haqiqiy oldingi kontekst kerak. Yangi user navbatida savol va so‘ralgan chiqishni ochiq saqlang.
Multimodal bilim ishlari uchun tegishli hujjat sahifalari, diagramma, audio oralig‘i yoki video voqeasini belgilang va u javobga qanday hissa qo‘shishi kerakligini ayting. Hujjat taqqoslash manba parchalari bilan farqlar jadvalini so‘rashi; diagramma savoli ko‘rinadigan qiymatlar va ular asoslaydigan xulosani so‘rashi mumkin. Video tahlili topilmani asoslaydigan voqealar tavsifini so‘rashi mumkin. Model shu kirishlardan matn qaytaradi. Yaratilgan tasvirlar, nutq va Live audio muloqoti alohida model profillariga tegishli.
Uning Gemini API chegaralari 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokeni bo‘lib, asl modelning 1M gacha konteksti va 64K matn chiqishiga mos keladi. Ko‘rsatmalar, suhbat tarixi va taqdim etilgan media kirish kontekstini sarflaydi, fikrlash yoki uzun yakuniy artefakt esa hujjatlashtirilgan chiqish hajmiga sig‘ishi kerak. Google ushbu ishlab chiqaruvchi profili uchun keshlash, paketli ishlov, Flex va Priority ishlovini ham ko‘rsatadi. Mustaqil elementlarda har bir natija o‘z manbasiga bog‘langan holda qolishi uchun barqaror element identifikatori va aniq chiqish formatini saqlang.
Mumkin bo‘lgan cheklovlarga gallyutsinatsiyalar, vaqti-vaqti bilan sustlik yoki kutish muddati tugashi hamda yuqori darajada ko‘proq token sarfi kiradi. Uning bilim chegarasi 2026-yil marti, ayrim sohalar esa hali ham 2025-yil yanvari bilan cheklangan. Vazifa keyingi ma’lumotlarga bog‘liq bo‘lsa, joriy dalillarni bering yoki hujjatlashtirilgan manbalarga asoslash vositalaridan foydalaning. Manba havolalari, hisoblar va taklif qilingan kodni haqiqiy kirishlar hamda bajarilish natijalari bilan tekshiring. Yakuniy foydali artefakt ravon javob so‘ralgan natijani isbotlaydi deb taxmin qilmasdan, asoslangan topilmani yechilmagan savoldan ajratishi kerak.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar ~google/gemini-flash-latest | 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: These roles are explicitly represented by Source compatibility types; the exact model role set remains model-specific. Model-specific | 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; use actual returned ID | Standart— |
Maydonmessages[].name | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_content | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Round-trip actual returned reasoning where this model uses it | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_details | Turobject|array | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Model-specific | Standart— |
Maydonmax_completion_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Model-specific | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Maydonstream_options.include_usage | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
Maydontemperature | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
Maydontop_p | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
Maydonstop | Turstring|string[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
Maydontools | Turfunction_tool[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
Maydontools[].type | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar function Model-specific | Standart— |
Maydontools[].function.name | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: function tool supplied | 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 Model-specific | Standart— |
Maydonparallel_tool_calls | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
Maydonresponse_format | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
Maydonreasoning_effort | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
Maydonreasoning | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
Maydonservice_tier | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
Maydoninstructions | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Moslik maydoni | Standart— |
Maydonfunctions | Turfunction[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
Maydonfunction_call | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
Maydonprompt_cache_options | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Model-specific | Standart— |
Maydonmodalities | Turstring[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar text | Standart— |
Maydonprovider | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: provider.options is rejected on this Ultra text route | Standart— |
Maydoncache_control.ttl | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: 1h is rejected in actual prompt-cache locations | Standart— |
Matn · UTF8 text
messages[].content
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrmessages | Parametr talablarimessage array with role/content shape |
Parametrfile_material | Parametr talablariactual UTF-8 document inserted as literal text; no file ID inferred |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Parametr talablarimodel-specific; user function tools differ from hosted tools |
Parametroutput_modalities | Parametr talablaritext |
Parametrhosted_operations | Parametr talablarifalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Parametr talablarinull |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Send exact model ID with messages.
Context length is not an output cap.
A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding.
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
| Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov |
|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.003 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.015 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0003 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "~google/gemini-flash-latest", "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-flash-latest',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-flash-latest',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 or SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.
Keep request/response IDs and headers. No generic text job retrieval URL is supplied.
| 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 | ShartInvalid required fields, material representation or parameter value | Keyingi qadamCorrect the indicated fields before a new creation request. |
Ailoot gemini-3.8-flash
Ailoot Ultra gemini-3.8-flash, google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest
/chat/completions
google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest, gemini-3.8-flash, gemini-3.8-flash
~google/gemini-flash-latestGemini 3.8 Flash — Google’ning uzoq davom etadigan dasturiy muhandislik, agentlar va murakkab bilim vazifalari uchun multimodal asosiy ish modeli. U matn, tasvir, audio, video va PDF’ni qabul qiladi, matn qaytaradi hamda vositalar va tuzilgan chiqish bilan low, medium yoki high fikrlashni taqdim etadi. Uning hujjatlashtirilgan kirish/chiqish chegaralari 1,048,576/65,536 token.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemini 3.8 Flash — Google’ning uzoq davom etadigan dasturiy muhandislik, ko‘p bosqichli agentlar va murakkab bilim ish jarayonlari uchun matn chiqaradigan modeli. U Gemini 3.7 Flash asosida yaratilgan bo‘lib, dasturiy muhandislik va agent orqali bilim bilan ishlashni yaxshilaydi. U matn, tasvir, audio, video va PDF’ni qabul qiladi, shuning uchun vazifa yozma maqsadni uni hal qilish uchun kerakli haqiqiy material bilan birlashtirishi mumkin. Foydali natija — kod o‘zgarishi, izohlangan tahlil, yozma javob yoki tuzilgan yozuv.
Kod topshirig‘i uchun talab, tegishli fayllar, kuzatilgan xatti-harakat va saqlanishi kerak bo‘lgan cheklovlarni bering. Skrinshot mo‘ljallangan interfeysni ko‘rsatishi, jurnallar yoki xatoni qayta ko‘rsatadigan misol esa nosozlikni ko‘rsatishi mumkin. Nosozlikni tuzatish vazifasida modeldan formaning ko‘rinadigan holati va saqlangan qiymati o‘rtasidagi tafovutni izlash, javobgar kod yo‘lini aniqlash va aniq yo‘naltirilgan tuzatish taklif qilishni so‘rang. Mo‘ljallangan yakuniy artefaktni aniq tuting, shunda uzunroq izlanish va vosita ishlatish ketma-ketligi ham muayyan yakunlash shartiga ega bo‘ladi.
Uzoqroq davom etadigan ishlar uchun kichikroq fikrlash bosqichlari, takroriy vosita chaqiruvlari va oraliq natijalar tekshiruvlaridan foydalaning. Low, medium va high fikrlash darajalari mulohaza hajmini boshqaradi; medium hujjatlashtirilgan odatiy qiymat. Low tez qoralama yoki chegaralangan tahlilga mos, high esa qiyin matematika, dasturlash yoki ko‘p bosqichli vazifalar uchun mo‘ljallangan. Gemini 3.8 Flash minimal fikrlash darajasini qo‘llab-quvvatlamaydi. Shu sababli uzoq davom etadigan nosozlikni tuzatish topshirig‘i va oddiy maydon ajratib olish uchun har bir so‘rovda bir xil sozlama emas, turli fikrlash tanlovlari kerak.
Hujjatlashtirilgan vositalarga funksiyalarni chaqirish, kod bajarish, fayl qidiruvi, qidiruv manbalariga asoslash, Google Maps ma’lumotlariga asoslash va URL konteksti kiradi, Computer Use esa dastlabki ko‘rib chiqish imkoniyati sifatida ko‘rsatilgan. Structured outputs mashina o‘qiy oladigan natijani belgilaydi. Funksiyalarning maqsadi va parametr ta’rifi aniq bo‘lishi kerak: model funksiyani so‘rashi mumkin, ulangan ilova esa operatsiyani bajaradi va natijasini qaytaradi. Navbatlar davomida funksiya identifikatorlari va haqiqatan qaytarilgan materialni saqlang. Foydali yakuniy javob qaysi dalil taklif qilingan tuzatish yoki ajratib olingan qiymatni asoslashini tushuntiradi.
3.8 migratsiya qo‘llanmasi eski fikrlash budjeti konfiguratsiyasi o‘rniga fikrlash darajasi boshqaruvlaridan foydalanadi va eskirgan namuna olish parametrlarini hamda oldindan to‘ldirilgan model navbatlarini olib tashlashni tavsiya qiladi. U tegishli holat saqlanmaydigan jarayonda thought signatures’ni saqlashni va funksiya javoblarini chaqiruvlariga identifikator hamda nom bo‘yicha moslashtirishni ham talab qiladi. Ko‘p bosqichli vazifani davom ettirishda bu tafsilotlar ahamiyatli: keyingi navbatga vosita natijasi yoki imzosini yo‘qotadigan qayta yozilgan bayon emas, haqiqiy oldingi kontekst kerak. Yangi user navbatida savol va so‘ralgan chiqishni ochiq saqlang.
Multimodal bilim ishlari uchun tegishli hujjat sahifalari, diagramma, audio oralig‘i yoki video voqeasini belgilang va u javobga qanday hissa qo‘shishi kerakligini ayting. Hujjat taqqoslash manba parchalari bilan farqlar jadvalini so‘rashi; diagramma savoli ko‘rinadigan qiymatlar va ular asoslaydigan xulosani so‘rashi mumkin. Video tahlili topilmani asoslaydigan voqealar tavsifini so‘rashi mumkin. Model shu kirishlardan matn qaytaradi. Yaratilgan tasvirlar, nutq va Live audio muloqoti alohida model profillariga tegishli.
Uning Gemini API chegaralari 1,048,576 kirish tokeni va 65,536 chiqish tokeni bo‘lib, asl modelning 1M gacha konteksti va 64K matn chiqishiga mos keladi. Ko‘rsatmalar, suhbat tarixi va taqdim etilgan media kirish kontekstini sarflaydi, fikrlash yoki uzun yakuniy artefakt esa hujjatlashtirilgan chiqish hajmiga sig‘ishi kerak. Google ushbu ishlab chiqaruvchi profili uchun keshlash, paketli ishlov, Flex va Priority ishlovini ham ko‘rsatadi. Mustaqil elementlarda har bir natija o‘z manbasiga bog‘langan holda qolishi uchun barqaror element identifikatori va aniq chiqish formatini saqlang.
Mumkin bo‘lgan cheklovlarga gallyutsinatsiyalar, vaqti-vaqti bilan sustlik yoki kutish muddati tugashi hamda yuqori darajada ko‘proq token sarfi kiradi. Uning bilim chegarasi 2026-yil marti, ayrim sohalar esa hali ham 2025-yil yanvari bilan cheklangan. Vazifa keyingi ma’lumotlarga bog‘liq bo‘lsa, joriy dalillarni bering yoki hujjatlashtirilgan manbalarga asoslash vositalaridan foydalaning. Manba havolalari, hisoblar va taklif qilingan kodni haqiqiy kirishlar hamda bajarilish natijalari bilan tekshiring. Yakuniy foydali artefakt ravon javob so‘ralgan natijani isbotlaydi deb taxmin qilmasdan, asoslangan topilmani yechilmagan savoldan ajratishi kerak.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar ~google/gemini-flash-latest | 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 text
messages[].content string
| 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 talablariRead the actual UTF-8 document and put its text in the indicated input or message content string. |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
| Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov |
|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.003 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.015 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0003 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "~google/gemini-flash-latest",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-flash-latest', '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-flash-latest', '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 or SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Keep all content blocks, thinking signatures and actual tool-use IDs. Assemble all SSE block deltas; a first text block is not the complete output.
Keep request/response IDs and headers. No generic text job retrieval URL is supplied.
| 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 | ShartInvalid required fields, material representation or parameter value | Keyingi qadamCorrect the indicated fields before a new creation request. |
Ailoot gemini-3.8-flash
Ailoot Ultra gemini-3.8-flash, google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest
/chat/completions
google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest, gemini-3.8-flash, gemini-3.8-flash
Ingliz tilidagi texnik misol
Diagnose an unsaved form value\n\nReview this form flow: the input displays draft.name; typing updates draft.name; Save sends original.name; after reload the old name reappears. Explain the mismatch and propose a minimal correction in framework-neutral pseudocode. Include a regression scenario that types a new name, saves, reloads, and checks the stored value. Do not claim any browser action occurred.A cause explanation, corrected Save pseudocode and an end-to-end regression scenario.The submitted value comes from the edited draft, and the reload check verifies persistence rather than just the visible input.