Gemma 4 31B IT — Google DeepMind’ning ochiq Gemma 4 oilasidagi koʻrsatmalarga moslashtirilgan zich nashri. Google 31B modelni model sifati va vazifaga moslashtirishga yoʻnaltiradi, alohida 26B A4B nashri esa inferensiya samaradorligi uchun ekspertlar aralashmasidan foydalanadi. Bu karta dastlabki oʻqitilgan ogʻirliklar yoki kvantlangan hosila emas, nomlangan, koʻrsatmalarga moslashtirilgan 31B nashrga tegishli.
Rasmiy zich arxitektura jadvalida 30.7 milliard parametr, 60 qatlam, 1,024 tokenli siljuvchi oyna va 256K tokenli kontekst koʻrsatilgan. Oila mahalliy siljuvchi oyna diqqatini global diqqat bilan birlashtiradi, global qatlam bilan tugaydi va bu model uchun alohida vizual enkoderdan foydalanadi. Natijadagi profil matn va tasvir kirishi hamda matn chiqishi uchun qurilgan. Bular model arxitekturasi faktlari; ular ilovaning javob vaqtini belgilamaydi va boshqa Gemma 4 oʻlchamlaridagi audio qoʻllashni anglatmaydi.
Uning 256K tokenli konteksti katta hajmdagi matnni vizual dalil bilan birlashtiradigan vazifani qoʻllaydi. Tasvir va matn bitta soʻrovda navbatma-navbat kelishi mumkin; ishlab chiqaruvchi eng yaxshi natija uchun tasvir mazmunini unga tegishli matndan oldin joylashtirishni tavsiya qiladi. Vizual vazifalarga obyekt aniqlash, hujjat sahifasini talqin qilish, ekran va interfeysni tushunish, grafiklar, koʻp tilli OCR, qoʻlyozma va nuqtani koʻrsatish kiradi. Chiqish matndir: ajratib olingan mazmun, tushuntirish, kod yoki taklif etilgan vosita amali.
Videoni tushunish kadrlar ketma-ketligini qayta ishlaydi. Model kartasida tasvirlar soniyasiga bir kadr bilan qayta ishlanganda eng koʻpi 60 soniya koʻrsatilgan. Tegishli epizodni tayyorlang, kadrlar tartibini saqlang va koʻrinadigan ketma-ketlik haqida savol bering. Bu 26B/31B vizual profil audioni qabul qilmaydi; kichikroq, audio yoqilgan Gemma 4 variantlarining nutq imkoniyatlari bu yerga tatbiq etilmaydi. Vazifa ogʻzaki maʼlumotni talab qilsa, uning matnli transkriptini qoʻshing.
Sozlanadigan thinking modelga javob berishdan oldin mulohaza yuritish yoki bevosita javob qaytarish imkonini beradi. Gemma 4 user va assistant rollari yoniga mahalliy system rolini qoʻshadi. Google soʻrov formati system soʻrovidagi <|think|> boshqaruv tokeni bilan thinking’ni yoqadi va fikr kanalini yakuniy javobdan ajratadi; uning hujjatlashtirilgan protsessori shu shablonni ishlata oladi. Koʻp navbatli suhbatda avvalgi yakuniy javoblarni tarixda saqlang va oldingi fikrlarni chiqarib tashlang; ishlab chiqaruvchi saqlashni aytadigan vosita chaqiruv navbatlari bundan mustasno.
Native Function Calling tuzilgan vosita ishlatishni qoʻllaydi; Google’ning taqdimot tavsifi tuzilgan JSON chiqishini ham hujjatlashtiradi. Vazifa, mavjud funksiya va kutilgan natijani belgilang; ilova soʻralgan amalni bajaradi va keyingi bosqich uchun uning chiqishini qaytaradi. Kodlash vazifasi yaratish, davom ettirish yoki tuzatishni soʻrashi mumkin; vizual yordamchi esa qaytarilgan matndan grafik yoki ekranni tushuntirishda foydalanadi. Funksiya chaqiruv koʻrsatmasi haqiqatan bajarilgan ulangan amaldan alohida.
Tasvirning oʻzgaruvchan aniqligi vizual token byudjeti bilan boshqariladi. Hujjatlashtirilgan variantlar 70, 140, 280, 560 va 1,120 token. Pastroq byudjet tasniflash, tasvir osti yozuvlari yoki kadrlar ketma-ketligiga mos; yuqoriroq byudjet OCR, hujjat tahlili va kichik matn uchun koʻproq tafsilotni, qoʻshimcha hisoblash hisobiga saqlaydi. Tasvirni tayyorlashdan oldin umumiy sahna kerakmi yoki aniq harflarmi — hal qiling. Yorliqning aniq qirqimi ajratib olish vazifasida toʻliq sahifaning har bir tafsilotini koʻrishni chegarasiz soʻrashdan foydaliroq boʻlishi mumkin.
Google oilaning namunalash konfiguratsiyasi sifatida temperature 1.0, top-p 0.95 va top-k 64’ni tavsiya qiladi. Model kartasi 140 dan ortiq tilda oʻqitishni tayyor holatda 35 dan ortiq tilni qoʻllashdan ajratadi. Topshiriqda javob tilini ayting va domen nomlari, maydon nomlari yoki formulalarni aniq saqlang. 256K koʻrsatkichi kontekst xususiyatidir; keltirilgan model kartasi shu nashr uchun alohida umumiy maksimal chiqish sonini belgilamaydi.
Hujjat va kod vazifasi uchun tegishli sahifa tasviri, yozma talab va manba parchasini bering: “Yorliqlarni oʻqing, bu ekran spetsifikatsiyadan qanday farq qilishini tushuntiring va berilgan kodga aniq tuzatish taklif qiling.” Grafik uchun javobdan koʻrinadigan qiymatlarni xulosa qilingan yoʻnalishdan ajratishni soʻrang. Gemma model kartasi noaniq til, juda murakkab vazifalar va notoʻgʻri yoki eskirgan faktik bayonlar bilan bogʻliq cheklovlarni qayd etadi; shu sabab oʻqitish bilimi ularni oʻzi beradi deb kutish oʻrniga kerakli natija foydalanishi shart boʻlgan vakolatli faktlarni qoʻshing.
", "aboutText": "Gemma 4 31B IT — Google DeepMind’ning ochiq Gemma 4 oilasidagi koʻrsatmalarga moslashtirilgan zich nashri. Google 31B modelni model sifati va vazifaga moslashtirishga yoʻnaltiradi, alohida 26B A4B nashri esa inferensiya samaradorligi uchun ekspertlar aralashmasidan foydalanadi. Bu karta dastlabki oʻqitilgan ogʻirliklar yoki kvantlangan hosila emas, nomlangan, koʻrsatmalarga moslashtirilgan 31B nashrga tegishli.\n\nRasmiy zich arxitektura jadvalida 30.7 milliard parametr, 60 qatlam, 1,024 tokenli siljuvchi oyna va 256K tokenli kontekst koʻrsatilgan. Oila mahalliy siljuvchi oyna diqqatini global diqqat bilan birlashtiradi, global qatlam bilan tugaydi va bu model uchun alohida vizual enkoderdan foydalanadi. Natijadagi profil matn va tasvir kirishi hamda matn chiqishi uchun qurilgan. Bular model arxitekturasi faktlari; ular ilovaning javob vaqtini belgilamaydi va boshqa Gemma 4 oʻlchamlaridagi audio qoʻllashni anglatmaydi.\n\nUning 256K tokenli konteksti katta hajmdagi matnni vizual dalil bilan birlashtiradigan vazifani qoʻllaydi. Tasvir va matn bitta soʻrovda navbatma-navbat kelishi mumkin; ishlab chiqaruvchi eng yaxshi natija uchun tasvir mazmunini unga tegishli matndan oldin joylashtirishni tavsiya qiladi. Vizual vazifalarga obyekt aniqlash, hujjat sahifasini talqin qilish, ekran va interfeysni tushunish, grafiklar, koʻp tilli OCR, qoʻlyozma va nuqtani koʻrsatish kiradi. Chiqish matndir: ajratib olingan mazmun, tushuntirish, kod yoki taklif etilgan vosita amali.\n\nVideoni tushunish kadrlar ketma-ketligini qayta ishlaydi. Model kartasida tasvirlar soniyasiga bir kadr bilan qayta ishlanganda eng koʻpi 60 soniya koʻrsatilgan. Tegishli epizodni tayyorlang, kadrlar tartibini saqlang va koʻrinadigan ketma-ketlik haqida savol bering. Bu 26B/31B vizual profil audioni qabul qilmaydi; kichikroq, audio yoqilgan Gemma 4 variantlarining nutq imkoniyatlari bu yerga tatbiq etilmaydi. Vazifa ogʻzaki maʼlumotni talab qilsa, uning matnli transkriptini qoʻshing.\n\nSozlanadigan thinking modelga javob berishdan oldin mulohaza yuritish yoki bevosita javob qaytarish imkonini beradi. Gemma 4 user va assistant rollari yoniga mahalliy system rolini qoʻshadi. Google soʻrov formati system soʻrovidagi <|think|> boshqaruv tokeni bilan thinking’ni yoqadi va fikr kanalini yakuniy javobdan ajratadi; uning hujjatlashtirilgan protsessori shu shablonni ishlata oladi. Koʻp navbatli suhbatda avvalgi yakuniy javoblarni tarixda saqlang va oldingi fikrlarni chiqarib tashlang; ishlab chiqaruvchi saqlashni aytadigan vosita chaqiruv navbatlari bundan mustasno.\n\nNative Function Calling tuzilgan vosita ishlatishni qoʻllaydi; Google’ning taqdimot tavsifi tuzilgan JSON chiqishini ham hujjatlashtiradi. Vazifa, mavjud funksiya va kutilgan natijani belgilang; ilova soʻralgan amalni bajaradi va keyingi bosqich uchun uning chiqishini qaytaradi. Kodlash vazifasi yaratish, davom ettirish yoki tuzatishni soʻrashi mumkin; vizual yordamchi esa qaytarilgan matndan grafik yoki ekranni tushuntirishda foydalanadi. Funksiya chaqiruv koʻrsatmasi haqiqatan bajarilgan ulangan amaldan alohida.\n\nTasvirning oʻzgaruvchan aniqligi vizual token byudjeti bilan boshqariladi. Hujjatlashtirilgan variantlar 70, 140, 280, 560 va 1,120 token. Pastroq byudjet tasniflash, tasvir osti yozuvlari yoki kadrlar ketma-ketligiga mos; yuqoriroq byudjet OCR, hujjat tahlili va kichik matn uchun koʻproq tafsilotni, qoʻshimcha hisoblash hisobiga saqlaydi. Tasvirni tayyorlashdan oldin umumiy sahna kerakmi yoki aniq harflarmi — hal qiling. Yorliqning aniq qirqimi ajratib olish vazifasida toʻliq sahifaning har bir tafsilotini koʻrishni chegarasiz soʻrashdan foydaliroq boʻlishi mumkin.\n\nGoogle oilaning namunalash konfiguratsiyasi sifatida temperature 1.0, top-p 0.95 va top-k 64’ni tavsiya qiladi. Model kartasi 140 dan ortiq tilda oʻqitishni tayyor holatda 35 dan ortiq tilni qoʻllashdan ajratadi. Topshiriqda javob tilini ayting va domen nomlari, maydon nomlari yoki formulalarni aniq saqlang. 256K koʻrsatkichi kontekst xususiyatidir; keltirilgan model kartasi shu nashr uchun alohida umumiy maksimal chiqish sonini belgilamaydi.\n\nHujjat va kod vazifasi uchun tegishli sahifa tasviri, yozma talab va manba parchasini bering: “Yorliqlarni oʻqing, bu ekran spetsifikatsiyadan qanday farq qilishini tushuntiring va berilgan kodga aniq tuzatish taklif qiling.” Grafik uchun javobdan koʻrinadigan qiymatlarni xulosa qilingan yoʻnalishdan ajratishni soʻrang. Gemma model kartasi noaniq til, juda murakkab vazifalar va notoʻgʻri yoki eskirgan faktik bayonlar bilan bogʻliq cheklovlarni qayd etadi; shu sabab oʻqitish bilimi ularni oʻzi beradi deb kutish oʻrniga kerakli natija foydalanishi shart boʻlgan vakolatli faktlarni qoʻshing.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Match a form to its written specification\n\nCompare this textual form specification and code. Spec: Email is required and uses email validation; nickname is optional. Code: <input name="email" type="text"><input name="nickname" required>. Return a discrepancy table and corrected HTML. Preserve both field names and add visible labels for each field.A spec-to-code discrepancy table and an editable HTML fragment with corrected attributes and labels.Check that only email is required, its type is email and each label points to its matching input.google/gemma-4-31b-itGemma 4 31B IT — Google’ning matn va vizual fikrlash uchun ko‘rsatmalarga moslab o‘qitilgan zich modeli. Uning 256K konteksti, sozlanadigan fikrlashi, tasvir va kadrlarga asoslangan videoni tushunishi hamda funksiyalarni bevosita chaqirishi matnli chiqish bilan kod, hujjat va agent vazifalarini qo‘llab-quvvatlaydi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemma 4 31B IT — Google DeepMind’ning ochiq Gemma 4 oilasidagi koʻrsatmalarga moslashtirilgan zich nashri. Google 31B modelni model sifati va vazifaga moslashtirishga yoʻnaltiradi, alohida 26B A4B nashri esa inferensiya samaradorligi uchun ekspertlar aralashmasidan foydalanadi. Bu karta dastlabki oʻqitilgan ogʻirliklar yoki kvantlangan hosila emas, nomlangan, koʻrsatmalarga moslashtirilgan 31B nashrga tegishli.
Rasmiy zich arxitektura jadvalida 30.7 milliard parametr, 60 qatlam, 1,024 tokenli siljuvchi oyna va 256K tokenli kontekst koʻrsatilgan. Oila mahalliy siljuvchi oyna diqqatini global diqqat bilan birlashtiradi, global qatlam bilan tugaydi va bu model uchun alohida vizual enkoderdan foydalanadi. Natijadagi profil matn va tasvir kirishi hamda matn chiqishi uchun qurilgan. Bular model arxitekturasi faktlari; ular ilovaning javob vaqtini belgilamaydi va boshqa Gemma 4 oʻlchamlaridagi audio qoʻllashni anglatmaydi.
Uning 256K tokenli konteksti katta hajmdagi matnni vizual dalil bilan birlashtiradigan vazifani qoʻllaydi. Tasvir va matn bitta soʻrovda navbatma-navbat kelishi mumkin; ishlab chiqaruvchi eng yaxshi natija uchun tasvir mazmunini unga tegishli matndan oldin joylashtirishni tavsiya qiladi. Vizual vazifalarga obyekt aniqlash, hujjat sahifasini talqin qilish, ekran va interfeysni tushunish, grafiklar, koʻp tilli OCR, qoʻlyozma va nuqtani koʻrsatish kiradi. Chiqish matndir: ajratib olingan mazmun, tushuntirish, kod yoki taklif etilgan vosita amali.
Videoni tushunish kadrlar ketma-ketligini qayta ishlaydi. Model kartasida tasvirlar soniyasiga bir kadr bilan qayta ishlanganda eng koʻpi 60 soniya koʻrsatilgan. Tegishli epizodni tayyorlang, kadrlar tartibini saqlang va koʻrinadigan ketma-ketlik haqida savol bering. Bu 26B/31B vizual profil audioni qabul qilmaydi; kichikroq, audio yoqilgan Gemma 4 variantlarining nutq imkoniyatlari bu yerga tatbiq etilmaydi. Vazifa ogʻzaki maʼlumotni talab qilsa, uning matnli transkriptini qoʻshing.
Sozlanadigan thinking modelga javob berishdan oldin mulohaza yuritish yoki bevosita javob qaytarish imkonini beradi. Gemma 4 user va assistant rollari yoniga mahalliy system rolini qoʻshadi. Google soʻrov formati system soʻrovidagi <|think|> boshqaruv tokeni bilan thinking’ni yoqadi va fikr kanalini yakuniy javobdan ajratadi; uning hujjatlashtirilgan protsessori shu shablonni ishlata oladi. Koʻp navbatli suhbatda avvalgi yakuniy javoblarni tarixda saqlang va oldingi fikrlarni chiqarib tashlang; ishlab chiqaruvchi saqlashni aytadigan vosita chaqiruv navbatlari bundan mustasno.
Native Function Calling tuzilgan vosita ishlatishni qoʻllaydi; Google’ning taqdimot tavsifi tuzilgan JSON chiqishini ham hujjatlashtiradi. Vazifa, mavjud funksiya va kutilgan natijani belgilang; ilova soʻralgan amalni bajaradi va keyingi bosqich uchun uning chiqishini qaytaradi. Kodlash vazifasi yaratish, davom ettirish yoki tuzatishni soʻrashi mumkin; vizual yordamchi esa qaytarilgan matndan grafik yoki ekranni tushuntirishda foydalanadi. Funksiya chaqiruv koʻrsatmasi haqiqatan bajarilgan ulangan amaldan alohida.
Tasvirning oʻzgaruvchan aniqligi vizual token byudjeti bilan boshqariladi. Hujjatlashtirilgan variantlar 70, 140, 280, 560 va 1,120 token. Pastroq byudjet tasniflash, tasvir osti yozuvlari yoki kadrlar ketma-ketligiga mos; yuqoriroq byudjet OCR, hujjat tahlili va kichik matn uchun koʻproq tafsilotni, qoʻshimcha hisoblash hisobiga saqlaydi. Tasvirni tayyorlashdan oldin umumiy sahna kerakmi yoki aniq harflarmi — hal qiling. Yorliqning aniq qirqimi ajratib olish vazifasida toʻliq sahifaning har bir tafsilotini koʻrishni chegarasiz soʻrashdan foydaliroq boʻlishi mumkin.
Google oilaning namunalash konfiguratsiyasi sifatida temperature 1.0, top-p 0.95 va top-k 64’ni tavsiya qiladi. Model kartasi 140 dan ortiq tilda oʻqitishni tayyor holatda 35 dan ortiq tilni qoʻllashdan ajratadi. Topshiriqda javob tilini ayting va domen nomlari, maydon nomlari yoki formulalarni aniq saqlang. 256K koʻrsatkichi kontekst xususiyatidir; keltirilgan model kartasi shu nashr uchun alohida umumiy maksimal chiqish sonini belgilamaydi.
Hujjat va kod vazifasi uchun tegishli sahifa tasviri, yozma talab va manba parchasini bering: “Yorliqlarni oʻqing, bu ekran spetsifikatsiyadan qanday farq qilishini tushuntiring va berilgan kodga aniq tuzatish taklif qiling.” Grafik uchun javobdan koʻrinadigan qiymatlarni xulosa qilingan yoʻnalishdan ajratishni soʻrang. Gemma model kartasi noaniq til, juda murakkab vazifalar va notoʻgʻri yoki eskirgan faktik bayonlar bilan bogʻliq cheklovlarni qayd etadi; shu sabab oʻqitish bilimi ularni oʻzi beradi deb kutish oʻrniga kerakli natija foydalanishi shart boʻlgan vakolatli faktlarni qoʻshing.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar google/gemma-4-31b-it | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Namunalar: system, user, assistant, tool, function Shartlar: Bu rollar manba kodining moslik turlarida ochiq ifodalangan; aniq rollar to‘plami har bir modelga xos bo‘lib qoladi. Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring|content_part[]|null | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_calls | Turtool_call[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_call_id | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: role=tool; haqiqatan qaytarilgan IDdan foydalaning | Standart— |
Maydonmessages[].name | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_content | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Ushbu model foydalanganda, haqiqatan qaytarilgan fikrlash ma’lumotlarini keyingi so‘rovda qayta yuboring | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_details | Turobject|array | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_completion_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Maydonstream_options.include_usage | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontemperature | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontop_p | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstop | Turstring|string[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools | Turfunction_tool[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].type | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar function Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].function.name | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Funksiya vositasi taqdim etilgan | Standart— |
Maydontools[].function.description | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontools[].function.parameters | TurJSON_schema | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontool_choice | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonparallel_tool_calls | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonresponse_format | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning_effort | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonservice_tier | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydoninstructions | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Moslik maydoni | Standart— |
Maydonfunctions | Turfunction[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonfunction_call | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonprompt_cache_options | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmodalities | Turstring[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar text | Standart— |
Maydonprovider | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Ushbu Ultra matn marshrutida provider.options rad etiladi | Standart— |
Maydoncache_control.ttl | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Haqiqiy prompt-kesh joylarida 1h rad etiladi | Standart— |
Matn · UTF8 matni
messages[].content
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrmessages | Parametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi |
Parametrfile_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Parametr talablariModelga xos; foydalanuvchi funksiya vositalari hostingdagi vositalardan farq qiladi |
Parametroutput_modalities | Parametr talablaritext |
Parametrhosted_operations | Parametr talablarifalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Parametr talablarinull |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Aniq model IDsini messages bilan yuboring.
Kontekst uzunligi chiqishning yuqori chegarasi emas.
Matn fayli aynan matnni taqdim etishi mumkin; tasvir, audio va fayl obyekti kirishlari aniq bog‘lashni talab qiladi.
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.00068 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0002 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.00068 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0002 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemma-4-31b-it", "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/gemma-4-31b-it',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/gemma-4-31b-it',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 Ultra google/gemma-4-31b-it
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
google/gemma-4-31b-itGemma 4 31B IT — Google’ning matn va vizual fikrlash uchun ko‘rsatmalarga moslab o‘qitilgan zich modeli. Uning 256K konteksti, sozlanadigan fikrlashi, tasvir va kadrlarga asoslangan videoni tushunishi hamda funksiyalarni bevosita chaqirishi matnli chiqish bilan kod, hujjat va agent vazifalarini qo‘llab-quvvatlaydi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemma 4 31B IT — Google DeepMind’ning ochiq Gemma 4 oilasidagi koʻrsatmalarga moslashtirilgan zich nashri. Google 31B modelni model sifati va vazifaga moslashtirishga yoʻnaltiradi, alohida 26B A4B nashri esa inferensiya samaradorligi uchun ekspertlar aralashmasidan foydalanadi. Bu karta dastlabki oʻqitilgan ogʻirliklar yoki kvantlangan hosila emas, nomlangan, koʻrsatmalarga moslashtirilgan 31B nashrga tegishli.
Rasmiy zich arxitektura jadvalida 30.7 milliard parametr, 60 qatlam, 1,024 tokenli siljuvchi oyna va 256K tokenli kontekst koʻrsatilgan. Oila mahalliy siljuvchi oyna diqqatini global diqqat bilan birlashtiradi, global qatlam bilan tugaydi va bu model uchun alohida vizual enkoderdan foydalanadi. Natijadagi profil matn va tasvir kirishi hamda matn chiqishi uchun qurilgan. Bular model arxitekturasi faktlari; ular ilovaning javob vaqtini belgilamaydi va boshqa Gemma 4 oʻlchamlaridagi audio qoʻllashni anglatmaydi.
Uning 256K tokenli konteksti katta hajmdagi matnni vizual dalil bilan birlashtiradigan vazifani qoʻllaydi. Tasvir va matn bitta soʻrovda navbatma-navbat kelishi mumkin; ishlab chiqaruvchi eng yaxshi natija uchun tasvir mazmunini unga tegishli matndan oldin joylashtirishni tavsiya qiladi. Vizual vazifalarga obyekt aniqlash, hujjat sahifasini talqin qilish, ekran va interfeysni tushunish, grafiklar, koʻp tilli OCR, qoʻlyozma va nuqtani koʻrsatish kiradi. Chiqish matndir: ajratib olingan mazmun, tushuntirish, kod yoki taklif etilgan vosita amali.
Videoni tushunish kadrlar ketma-ketligini qayta ishlaydi. Model kartasida tasvirlar soniyasiga bir kadr bilan qayta ishlanganda eng koʻpi 60 soniya koʻrsatilgan. Tegishli epizodni tayyorlang, kadrlar tartibini saqlang va koʻrinadigan ketma-ketlik haqida savol bering. Bu 26B/31B vizual profil audioni qabul qilmaydi; kichikroq, audio yoqilgan Gemma 4 variantlarining nutq imkoniyatlari bu yerga tatbiq etilmaydi. Vazifa ogʻzaki maʼlumotni talab qilsa, uning matnli transkriptini qoʻshing.
Sozlanadigan thinking modelga javob berishdan oldin mulohaza yuritish yoki bevosita javob qaytarish imkonini beradi. Gemma 4 user va assistant rollari yoniga mahalliy system rolini qoʻshadi. Google soʻrov formati system soʻrovidagi <|think|> boshqaruv tokeni bilan thinking’ni yoqadi va fikr kanalini yakuniy javobdan ajratadi; uning hujjatlashtirilgan protsessori shu shablonni ishlata oladi. Koʻp navbatli suhbatda avvalgi yakuniy javoblarni tarixda saqlang va oldingi fikrlarni chiqarib tashlang; ishlab chiqaruvchi saqlashni aytadigan vosita chaqiruv navbatlari bundan mustasno.
Native Function Calling tuzilgan vosita ishlatishni qoʻllaydi; Google’ning taqdimot tavsifi tuzilgan JSON chiqishini ham hujjatlashtiradi. Vazifa, mavjud funksiya va kutilgan natijani belgilang; ilova soʻralgan amalni bajaradi va keyingi bosqich uchun uning chiqishini qaytaradi. Kodlash vazifasi yaratish, davom ettirish yoki tuzatishni soʻrashi mumkin; vizual yordamchi esa qaytarilgan matndan grafik yoki ekranni tushuntirishda foydalanadi. Funksiya chaqiruv koʻrsatmasi haqiqatan bajarilgan ulangan amaldan alohida.
Tasvirning oʻzgaruvchan aniqligi vizual token byudjeti bilan boshqariladi. Hujjatlashtirilgan variantlar 70, 140, 280, 560 va 1,120 token. Pastroq byudjet tasniflash, tasvir osti yozuvlari yoki kadrlar ketma-ketligiga mos; yuqoriroq byudjet OCR, hujjat tahlili va kichik matn uchun koʻproq tafsilotni, qoʻshimcha hisoblash hisobiga saqlaydi. Tasvirni tayyorlashdan oldin umumiy sahna kerakmi yoki aniq harflarmi — hal qiling. Yorliqning aniq qirqimi ajratib olish vazifasida toʻliq sahifaning har bir tafsilotini koʻrishni chegarasiz soʻrashdan foydaliroq boʻlishi mumkin.
Google oilaning namunalash konfiguratsiyasi sifatida temperature 1.0, top-p 0.95 va top-k 64’ni tavsiya qiladi. Model kartasi 140 dan ortiq tilda oʻqitishni tayyor holatda 35 dan ortiq tilni qoʻllashdan ajratadi. Topshiriqda javob tilini ayting va domen nomlari, maydon nomlari yoki formulalarni aniq saqlang. 256K koʻrsatkichi kontekst xususiyatidir; keltirilgan model kartasi shu nashr uchun alohida umumiy maksimal chiqish sonini belgilamaydi.
Hujjat va kod vazifasi uchun tegishli sahifa tasviri, yozma talab va manba parchasini bering: “Yorliqlarni oʻqing, bu ekran spetsifikatsiyadan qanday farq qilishini tushuntiring va berilgan kodga aniq tuzatish taklif qiling.” Grafik uchun javobdan koʻrinadigan qiymatlarni xulosa qilingan yoʻnalishdan ajratishni soʻrang. Gemma model kartasi noaniq til, juda murakkab vazifalar va notoʻgʻri yoki eskirgan faktik bayonlar bilan bogʻliq cheklovlarni qayd etadi; shu sabab oʻqitish bilimi ularni oʻzi beradi deb kutish oʻrniga kerakli natija foydalanishi shart boʻlgan vakolatli faktlarni qoʻshing.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar google/gemma-4-31b-it | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar user, assistant | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Matn · UTF-8 matni
messages[].content satri
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrtext_file_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjatini o‘qing va uning matnini ko‘rsatilgan kirish yoki xabar kontenti satriga joylashtiring. |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.00068 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0002 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.00068 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0002 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "google/gemma-4-31b-it",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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/gemma-4-31b-it', '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/gemma-4-31b-it', '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 Ultra google/gemma-4-31b-it
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Match a form to its written specification\n\nCompare this textual form specification and code. Spec: Email is required and uses email validation; nickname is optional. Code: <input name="email" type="text"><input name="nickname" required>. Return a discrepancy table and corrected HTML. Preserve both field names and add visible labels for each field.A spec-to-code discrepancy table and an editable HTML fragment with corrected attributes and labels.Check that only email is required, its type is email and each label points to its matching input.