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": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "7f55dd37829891c7e0ef6d3aa56e60336bcdafa3ef464477df3172acc602e9e3", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "uz", "methods": [ { "html": "google/gemini-3.8-flash:batchGemini 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/batchestexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonendpoint | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar /v1/chat/completions | Standart— |
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar google/gemini-3.8-flash:batch | Standart— |
Maydonrequests | Turbatch_item[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydonrequests[].custom_id | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonrequests[].body.messages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydoncompletion_window | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar 24h | Standart— |
Maydonprovider | Turobject|null | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonrequests[].body.model | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar google/gemini-3.8-flash:batch, google/gemini-3.8-flash | Standart— |
Maydonprovider.only | Turstring[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar google-vertex/global | Standart— |
Maydonprovider.allow_fallbacks | Turboolean|null | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar false, null | Standart— |
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablariendpoint, model, requests |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrrepresentation | Parametr talablariSo‘rovga bevosita kiritilgan requests[] massivi; har bir elementda custom_id va body mavjud. |
Parametrrequest_endpoint_profile | Parametr talablari/v1/chat/completions |
Parametrfile_material | Parametr talablariChaqiruvchi haqiqiy UTF-8 JSONL ma’lumotlarini mahalliy tarzda requests[] ichiga o‘qishi mumkin. Yuklash maqsadi, input_file_id yoki faylga havola ishlatilmaydi. Mijoz materiali yo‘q yoki bo‘sh bo‘lsa, tayyorlash POST dan oldin to‘xtaydi. |
Parametrserialization_order | Parametr talablariendpoint, model, provider (agar berilgan bo‘lsa), completion_window (agar berilgan bo‘lsa), requests eng oxirida |
Parametroptional_controls | Parametr talablariprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parametrschema_scope | Parametr talablariHujjatlarda ko‘rsatilgan Batch tuzilmasiga bevosita kiritilgan matnli Chat Completions so‘rovlarining tanalari. |
Hayot sikli: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · Dastlabki yaratish javobida amalda qaytarilgan response.id; aynan o‘sha foydalanuvchi/kalit/guruh
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.00075 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.00375 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.000075 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0000833333333333334 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.00075 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.00375 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.000075 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0.0000833333333333334 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nbody=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"google/gemini-3.8-flash:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')\nPath("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.request import Request, urlopen\n\ndef prepare_requests(customer_path):\n path = Path(customer_path)\n if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")\n items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]\n if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")\n ids = set()\n for item in items:\n if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")\n cid = item["custom_id"]\n if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")\n ids.add(cid)\n if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")\n supplied_model = item["body"].get("model")\n if supplied_model is not None and supplied_model not in ['google/gemini-3.8-flash:batch', 'google/gemini-3.8-flash']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"google/gemini-3.8-flash:batch", "requests":items}\n\nif __name__ == "__main__":\n material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")\n if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")\n body = prepare_requests(material)\n key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")\n if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")\n request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")\n with urlopen(request) as response:\n raw = response.read()\n Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)\n print(raw.decode("utf-8"))\nimport json\nfrom pathlib import Path\nraw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()\nresponse = json.loads(raw)\nif response.get("status") != "completed":\n raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")\nresults = response.get("results")\nif not isinstance(results, list) or not results:\n raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")\nPath("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\\n" for item in results), encoding="utf-8")\n# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.\nJavobga bevosita kiritilgan results[].response.body JSON ma’lumotlari
GET /v1/batches/{operation_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nBATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import quote\nresponse = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))\noperation = response.get("id")\nif not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")\nprint(quote(operation, safe=""))\nPY_ID\n)"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json\nQaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Dastlabki holat haqidagi to‘liq JSON ni, har bir natija/custom_id ni va to‘liq javob yoki xato tanasini saqlang. Tugallangan results[] ni hech narsani filtrlab tashlamasdan JSONL sifatida saqlang.
Dastlabki operatsiya ID sini saqlang. 503 result_pending_check javobida X-Should-Retry:false mavjud; natijasi noma’lum bo‘lgan dastlabki paketni hech qachon qayta yubormang.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonresults[].custom_id | Turstring |
Maydonresults[].response.body.choices[].message.content | Turstring|null |
Maydonresults[].error | Turobject|null |
Maydonusage | Turobject|null |
Maydonid | Turstring |
Maydonmodel | Turstring |
Maydonendpoint | Turstring |
Maydonstatus | Turstring |
Maydonrequest_counts | Turobject |
Maydonresults[].id | Turstring |
Maydonresults[].response.status_code | Turinteger |
Maydonresults[].response.request_id | Turstring |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartHujjatlarda ko‘rsatilgan, so‘rovga bevosita kiritiladigan tuzilma yaroqsiz, kalitlar takrorlangan, element identifikatori noto‘g‘ri yoki so‘rov modelning sozlangan imkoniyatlariga zid. | Keyingi qadamHar qanday yangi yuborishdan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Javob401 · authentication_error | ShartAPI kaliti yaroqsiz. | Keyingi qadamFoydalanishga ruxsat berilgan Ailoot kalitidan foydalaning. |
Javob403 · permission_error | ShartPaketli ishlov berish guruhi mavjud emas. | Keyingi qadamKalit/guruhning foydalanish huquqini tekshiring. |
Javob422 · invalid_request_error | ShartPaketli ishlov berish to‘lovi balansdan yechiladi; obuna orqali yaratish rad etiladi. | Keyingi qadamFoydalanishga ruxsat berilgan, to‘lovi balansdan yechiladigan guruhdan foydalaning. |
Javob422 · price_unavailable | ShartPaket kirish ma’lumotlari uchun narx hisoblab bo‘lmaydi. | Keyingi qadamJavobni saqlang; tegishli API oilasi uchun hujjatlarda belgilangan kirish ma’lumotlaridan foydalaning. |
Javob402 · billing_error | ShartPaketli ishlov berish uchun zaxira mavjud emas. | Keyingi qadamYangi so‘rovdan oldin so‘rovni qabul qilishga ruxsat masalasini hal qiling. |
Javob503 · price_unavailable | ShartPaketli ishlov berish usulining narxi yoki tizimning ichki tariflari mavjud emas. | Keyingi qadamJavobni saqlang; narxlarni almashtirmang. |
Javob503 · api_error | ShartTa’minotchining aynan shu yo‘nalishi mavjud emas. | Keyingi qadamYo‘nalishni tuzatish uchun javobni saqlang. |
Javob503 · result_pending_check | ShartDastlabki natijani tekshirish kerak; X-Should-Retry:false. | Keyingi qadamDastlabki operation_id/id ni saqlang va uning holatini o‘qing; dastlabki POST ni hech qachon takrorlamang. |
Javob404 · not_found | ShartPaket holatini tekshirish operatsiyasi mavjud emas yoki boshqa foydalanuvchi/kalit/guruhga tegishli. | Keyingi qadamAynan dastlabki id va o‘sha foydalanuvchi/kalit/guruhdan foydalaning. |
Ailoot Ultra google/gemini-3.8-flash:batch
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.