Source: https://ailoot.ai/models/vi/gemini-2-5-flash-preview-09-2025/
Canonical: https://ailoot.ai/models/vi/gemini-2-5-flash-preview-09-2025/
Language: vi

# gemini-2.5-flash-preview-09-2025

[Markdown](https://ailoot.ai/models/vi/gemini-2-5-flash-preview-09-2025/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/vi/gemini-2-5-flash-preview-09-2025/facts.json)

## [gemini-2.5-flash-preview-09-2025](https://ailoot.ai/models/vi/gemini-2-5-flash-preview-09-2025/)

Gemini 2.5 Flash Preview 09-2025 là phiên bản tháng 9 của Google dành cho phân tích đa phương thức và công việc nhiều bước có sử dụng công cụ. Mô hình kết hợp khả năng hiểu văn bản, hình ảnh, video và âm thanh với suy luận, phản hồi có cấu trúc và giới hạn đầu vào 1,048,576 token, cùng những cải tiến cụ thể về sử dụng công cụ trong quy trình tác tử.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gemini-2.5-flash-preview-09-2025`](https://ailoot.ai/models/vi/gemini-2-5-flash-preview-09-2025/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-2.5-flash-preview-09-2025`](https://ailoot.ai/models/vi/gemini-2-5-flash-preview-09-2025/#method-1)

Về mô hình

Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.

Gemini 2.5 Flash Preview 09-2025 là phiên bản xem trước tháng 9 của mô hình suy luận lai do Google phát triển. Các loại đầu vào được tài liệu ghi nhận gồm văn bản, hình ảnh, video và âm thanh; đầu ra là văn bản. Mô hình có thể kết hợp câu hỏi với tư liệu hình ảnh hoặc lời nói, rồi tạo phần giải thích, tài liệu, mã hoặc phản hồi có cấu trúc. Phiên bản mang ngày tháng cụ thể này khác với Gemini 2.5 Flash ổn định và bí danh latest thay đổi theo thời gian. Mục đích của mô hình là hiểu nội dung đa phương thức và thực hiện công việc có công cụ hỗ trợ để tạo kết quả bằng văn bản.

Google mô tả hai cải tiến cụ thể trong bản phát hành này: sử dụng công cụ tốt hơn trong quy trình tác tử và tạo câu trả lời tiết kiệm hơn khi bật suy luận. Cải tiến thứ nhất liên quan đến các tác vụ cần nhiều hành động nối tiếp nhau, chẳng hạn thu thập thông tin, đối chiếu với yêu cầu và chọn bước tiếp theo. Cải tiến thứ hai liên quan đến việc tạo câu trả lời hữu ích với ít token đầu ra hơn mà vẫn giữ chất lượng. Với trợ lý phát triển phần mềm, hãy cung cấp hành vi quan sát được, mã liên quan và tiêu chí để xác định thay đổi thành công. Với trợ lý nghiên cứu, hãy xác định câu hỏi, tư liệu cần xem xét và bằng chứng cần có cho kết luận.

Suy luận và trả lời trực tiếp đều thuộc thiết kế lai này. Tác vụ có suy luận có thể phân tích các mối phụ thuộc, điều kiện toán học hoặc kế hoạch nhiều bước trước khi chuẩn bị câu trả lời cuối cùng. Một tác vụ trích xuất đơn giản hoặc giải thích ngắn có thể đặt mục tiêu phản hồi đơn giản hơn. Hãy nêu rõ ràng buộc nào là bắt buộc, mô hình được phép giả định điều gì và sản phẩm cuối cùng phải chứa những gì. Tài liệu mô tả dòng mô hình của nhà sản xuất lưu ý rằng việc tuân thủ ngân sách suy luận có thể thiếu nhất quán, nên ngân sách được yêu cầu không chứng minh một giới hạn suy luận nghiêm ngặt. Mô tả này không gán các mức suy luận hoặc thiết lập mặc định của mô hình mới hơn cho phiên bản tháng 9.

Bảng thông số riêng của mô hình tháng 9 quy định tối đa 1,048,576 token đầu vào và 65,536 token đầu ra. Khả năng tiếp nhận đầu vào lớn cho phép chứa chỉ dẫn, ví dụ, văn bản tham khảo và ngữ cảnh đa phương tiện trong cùng một tác vụ. Để so sánh yêu cầu với giải pháp được đề xuất, hãy gắn nhãn hai nguồn và cung cấp một bộ tiêu chí chung. Khi trao đổi về ảnh chụp màn hình, hãy xác định trạng thái hoặc thành phần liên quan; với tác vụ âm thanh hoặc video, hãy nêu câu hỏi hoặc sự kiện cụ thể thay vì yêu cầu mô tả không có trọng tâm. Kết quả vẫn là văn bản: tạo ảnh trực tiếp, tạo giọng nói và hội thoại bằng lời nói theo thời gian thực thuộc các cấu hình mô hình khác.

Google ghi nhận khả năng gọi hàm, thực thi mã, bổ sung căn cứ từ kết quả tìm kiếm, ngữ cảnh URL và tìm kiếm tệp cho chính phiên bản xem trước này. Gọi hàm chọn một hàm đã khai báo và chuẩn bị đối số; ứng dụng được kết nối thực hiện thao tác rồi trả về kết quả. Thực thi mã sử dụng mã Python được tạo để tính toán hoặc xử lý văn bản. Việc bổ sung căn cứ từ kết quả tìm kiếm cung cấp tư liệu web cho câu trả lời dựa trên nguồn, còn ngữ cảnh URL làm việc với nội dung của những trang có thể truy cập đã được chỉ định. Tìm kiếm tệp cung cấp thêm một khả năng truy xuất nguồn. Hãy giao cho tác tử mục đích rõ ràng đối với từng công cụ và chỉ định thông tin mong đợi ở mỗi bước, để quy trình có thể tiếp tục từ kết quả thực sự được trả về.

Hỗ trợ đầu ra có cấu trúc giúp sản phẩm cuối cùng có thể được sử dụng dưới dạng một tập hợp các trường xác định. Với bài so sánh, hãy yêu cầu tiêu chí, đoạn nguồn tương ứng, khác biệt quan sát được và câu hỏi còn cần làm rõ. Với tác vụ mã, hãy tách thay đổi được đề xuất khỏi phần giải thích và các bước kiểm tra còn cần thực hiện. Cấu hình mô hình cụ thể của Google cũng liệt kê hỗ trợ lưu ngữ cảnh vào bộ nhớ đệm và xử lý theo lô. Tư liệu nguồn lặp lại có thể được giữ nhất quán giữa các tác vụ liên quan; bản thân việc có bộ nhớ đệm không chứng minh rằng một yêu cầu cụ thể đã tái sử dụng token từ bộ nhớ đệm. Những tên khả năng này không hàm ý các tổ hợp lược đồ mới hơn, ngưỡng bộ nhớ đệm hay chế độ dùng đồng thời nhiều công cụ.

Tài liệu mô tả dòng mô hình trình bày kiến trúc transformer hỗn hợp chuyên gia dạng thưa, có khả năng hiểu trực tiếp văn bản, hình ảnh và âm thanh. Quá trình huấn luyện kết hợp văn bản web, mã, hình ảnh, âm thanh và video; giai đoạn hậu huấn luyện bao gồm các cặp chỉ dẫn và phản hồi đa phương thức, thông tin về ưu tiên của con người và dữ liệu sử dụng công cụ. Khâu chuẩn bị dữ liệu áp dụng loại bỏ trùng lặp cùng bộ lọc an toàn và chất lượng. Trang mô hình mang ngày tháng cụ thể ghi mốc kiến thức là tháng 1 năm 2025. Với câu hỏi cần thông tin mới hơn, hãy xác định tư liệu nguồn hoặc bước truy xuất phù hợp thay vì xem kiến thức huấn luyện của mô hình như một nguồn thông tin trực tiếp được cập nhật liên tục.

Các hạn chế đáng kể gồm khả năng bịa ra dữ kiện và khó khăn trong việc hiểu quan hệ nhân quả, suy diễn logic phức tạp và suy luận phản thực tế. Tài liệu mô tả dòng mô hình cũng lưu ý rằng đôi khi phản hồi có giọng điệu lên lớp không cần thiết. Để có kết quả hữu ích, hãy yêu cầu mô hình phân biệt dữ kiện từ nguồn, giả định và hành động được đề xuất, rồi kiểm tra những phần quyết định đến lựa chọn cuối cùng. Một sản phẩm hoàn chỉnh từ quy trình tác tử có thể chứa các phát hiện, bước tiếp theo có căn cứ, thông tin thu được từ công cụ và mọi câu hỏi còn bỏ ngỏ. Trọng tâm sử dụng công cụ của bản phát hành tháng 9 giúp định hình quy trình đó, còn đầu vào được chuẩn bị và tiêu chí hoàn thành rõ ràng giữ cho quy trình bám sát tác vụ của người dùng.

Tác vụ thực tế

### Tác vụ thực tế

Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh

```
Review a proposed retention design

Assess this design against the requirement. Requirement R: delete inactive guest records after 30 days; paid accounts are excluded. Design D: a nightly job deletes every account whose last_login is older than 30 days. List mismatches with R/D references, propose a corrected selection rule in plain English, and give boundary cases to test.
```

#### Kết quả mong đợi

```
A concise requirements review, a corrected guest-only rule and tests for day 30, day 31 and an inactive paid account.
```

#### Kiểm tra kết quả

```
The proposal excludes paid accounts and explicitly resolves what after 30 days means at the boundary.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gemini-2.5-flash-preview-09-2025`

[`gemini-2.5-flash-preview-09-2025`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&route=Ultra&caller=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&fmt=chat)

Google /`gemini-2.5-flash-preview-09-2025`

### Bắt đầu

Gemini 2.5 Flash Preview 09-2025 là phiên bản tháng 9 của Google dành cho phân tích đa phương thức và công việc nhiều bước có sử dụng công cụ. Mô hình kết hợp khả năng hiểu văn bản, hình ảnh, video và âm thanh với suy luận, phản hồi có cấu trúc và giới hạn đầu vào 1,048,576 token, cùng những cải tiến cụ thể về sử dụng công cụ trong quy trình tác tử.

Đầu vào được chấp nhận

Văn bản

Kết quả

Văn bản

### Có trên Ailoot · đầu vào & phương thức

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Đầu vào

`text`

Đầu ra

`text`

Định dạng đầu ra

json hoặc SSE

| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Trường`model` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn gemini-2.5-flash-preview-09-2025 | Mặc định— |
| Trường`messages` | Loại`message[]` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Số mục tối thiểu: 1 | Mặc định— |
| Trường`messages[].role` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Ví dụ: system, user, assistant, tool, function Điều kiện: Các vai trò này được biểu diễn rõ trong các kiểu tương thích của mã nguồn; tập vai trò chính xác vẫn tùy từng mô hình. Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`messages[].content` | Loại`string\|content_part[]\|null` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`messages[].tool_calls` | Loại`tool_call[]` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`messages[].tool_call_id` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: role=tool; dùng ID thực tế được trả về | Mặc định— |
| Trường`messages[].name` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`messages[].reasoning_content` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Gửi lại dữ liệu suy luận thực tế đã được trả về khi mô hình này sử dụng dữ liệu đó | Mặc định— |
| Trường`messages[].reasoning_details` | Loại`object\|array` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`max_tokens` | Loại`integer` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`max_completion_tokens` | Loại`integer` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`stream` | Loại`boolean` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
| Trường`stream_options.include_usage` | Loại`boolean` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`temperature` | Loại`number` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`top_p` | Loại`number` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`stop` | Loại`string\|string[]` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`tools` | Loại`function_tool[]` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`tools[].type` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn function Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`tools[].function.name` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Có cung cấp công cụ hàm | Mặc định— |
| Trường`tools[].function.description` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`tools[].function.parameters` | Loại`JSON_schema` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`tool_choice` | Loại`string\|object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`parallel_tool_calls` | Loại`boolean` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`response_format` | Loại`object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`reasoning_effort` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`reasoning` | Loại`object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`service_tier` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`instructions` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Trường tương thích | Mặc định— |
| Trường`functions` | Loại`function[]` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`function_call` | Loại`string\|object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`prompt_cache_options` | Loại`object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`modalities` | Loại`string[]` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn text | Mặc định— |
| Trường`provider` | Loại`object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: provider.options bị từ chối trên tuyến văn bản Ultra này | Mặc định— |
| Trường`cache_control.ttl` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: 1h bị từ chối tại các vị trí lưu đệm prompt thực tế | Mặc định— |

Tổ hợp tư liệu đầu vào

**Văn bản** · Văn bản UTF8

`messages[].content`

Tham số phương thức và vòng đời

| Tham số | Hợp đồng |
| --- | --- |
| Tham số`content_type` | Hợp đồngapplication/json |
| Tham số`required` | Hợp đồngmodel, messages |
| Tham số`material_types` | Hợp đồngtext |
| Tham số`messages` | Hợp đồngMảng thông điệp có cấu trúc role/content |
| Tham số`file_material` | Hợp đồngTài liệu UTF-8 thực tế được chèn nguyên dạng văn bản; không suy ra ID tệp |
| Tham số`optional_controls` | Hợp đồngstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Tham số`control_scope` | Hợp đồngTùy từng mô hình; công cụ hàm của người dùng khác với công cụ do dịch vụ cung cấp |
| Tham số`output_modalities` | Hợp đồngtext |
| Tham số`hosted_operations` | Hợp đồngfalse |
| Tham số`multimodal_input_binding` | Hợp đồngnull |

Vòng đời: `synchronous_or_streamed`

Gửi ID mô hình chính xác cùng messages.

Độ dài ngữ cảnh không phải giới hạn đầu ra.

Tệp văn bản có thể cung cấp nguyên văn nội dung; đầu vào hình ảnh, âm thanh hoặc đối tượng tệp cần có liên kết chính xác.

### Bảng giá

Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.

Chế độ nhanh

Chưa chỉ định Khi chọn chế độ nhanh

Chế độ Flex

Chưa chỉ định Khi chọn chế độ flex

Mức độ suy luận tối đa

Chưa chỉ định Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa

Giá lưu đệm tường minh

Chưa bật Khi yêu cầu lưu đệm tường minh

#### Mức phí Ailoot

#### Giá theo cấu hình

| Cấu hình | Biểu mức phí | Phí |
| --- | --- | --- |
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Phí Đầu vào · Token đầu vào **$0.0006** / 1K token Đầu ra · Token đầu ra **$0.005** / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm **$0** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm **$0** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ **—** / 1K token |

Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. [Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →](https://ailoot.ai/docs/vi/billing/reserve/)

### Ví dụ yêu cầu

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKLuồng Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gemini-2.5-flash-preview-09-2025", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='gemini-2.5-flash-preview-09-2025',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='gemini-2.5-flash-preview-09-2025',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Nhận và lưu kết quả

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json hoặc SSE

##### Lưu tất cả kết quả đã hoàn tất

Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.

Giữ mọi phương án trả lời cùng nội dung, lệnh gọi công cụ và dữ liệu suy luận của phương án đó. Với SSE, ghép các phần thay đổi theo chỉ số phương án và công cụ, giữ lý do kết thúc cuối cùng cùng dữ liệu sử dụng.

##### Nếu cần kiểm tra phản hồi gốc

Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.

Trường phản hồi

| Trường | Loại |
| --- | --- |
| Trường`choices[].index` | Loạiinteger |
| Trường`choices[].message.content` | Loạistring\|null |
| Trường`choices[].message.tool_calls` | Loạitool\_call\[\] |
| Trường`choices[].message.reasoning_content` | Loạistring |
| Trường`choices[].message.reasoning_details` | Loạiobject\|array |
| Trường`choices[].finish_reason` | Loạistring\|null |
| Trường`usage` | Loạiobject |

Lỗi và bước tiếp theo

| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
| --- | --- | --- |
| Phản hồi400 · `invalid_request_error` | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. |

### Bí danh

#### Bí danh mô hình

**Ailoot Ultra** [`gemini-2.5-flash-preview-09-2025`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&route=Ultra&caller=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&fmt=chat)

#### Bí danh đường dẫn phương thức

Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.

#### ID gọi liên quan

[`gemini-2.5-flash-preview-09-2025`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&route=Ultra&caller=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-2.5-flash-preview-09-2025`

[`gemini-2.5-flash-preview-09-2025`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&route=Ultra&caller=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&fmt=messages)

Google /`gemini-2.5-flash-preview-09-2025`

### Bắt đầu

Gemini 2.5 Flash Preview 09-2025 là phiên bản tháng 9 của Google dành cho phân tích đa phương thức và công việc nhiều bước có sử dụng công cụ. Mô hình kết hợp khả năng hiểu văn bản, hình ảnh, video và âm thanh với suy luận, phản hồi có cấu trúc và giới hạn đầu vào 1,048,576 token, cùng những cải tiến cụ thể về sử dụng công cụ trong quy trình tác tử.

Đầu vào được chấp nhận

Văn bản

Kết quả

json · sse

### Có trên Ailoot · đầu vào & phương thức

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Đầu vào

`text`

Đầu ra

`json`, `sse`

Định dạng đầu ra

JSON hoặc SSE

| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Trường`model` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn gemini-2.5-flash-preview-09-2025 | Mặc định— |
| Trường`messages` | Loại`message[]` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`messages[].role` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn user, assistant | Mặc định— |
| Trường`messages[].content` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`max_tokens` | Loại`integer` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`stream` | Loại`boolean` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |

Tổ hợp tư liệu đầu vào

**Văn bản** · Văn bản UTF-8

`Chuỗi messages[].content`

Tham số phương thức và vòng đời

| Tham số | Hợp đồng |
| --- | --- |
| Tham số`content_type` | Hợp đồngapplication/json |
| Tham số`required` | Hợp đồngmodel, messages, max\_tokens |
| Tham số`optional_controls` | Hợp đồngstream |
| Tham số`material_types` | Hợp đồngtext |
| Tham số`text_file_material` | Hợp đồngĐọc tài liệu UTF-8 thực tế và đặt nội dung văn bản vào chuỗi đầu vào hoặc nội dung thông điệp được chỉ định. |

Vòng đời: `synchronous_or_streamed`

### Bảng giá

Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.

Chế độ nhanh

Chưa chỉ định Khi chọn chế độ nhanh

Chế độ Flex

Chưa chỉ định Khi chọn chế độ flex

Mức độ suy luận tối đa

Chưa chỉ định Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa

Giá lưu đệm tường minh

Chưa bật Khi yêu cầu lưu đệm tường minh

#### Mức phí Ailoot

#### Giá theo cấu hình

| Cấu hình | Biểu mức phí | Phí |
| --- | --- | --- |
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Phí Đầu vào · Token đầu vào **$0.0006** / 1K token Đầu ra · Token đầu ra **$0.005** / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm **$0** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm **$0** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ **—** / 1K token |

Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. [Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →](https://ailoot.ai/docs/vi/billing/reserve/)

### Ví dụ yêu cầu

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Nội dung yêu cầu JSON tối thiểu, đầy đủcurl · dùng tài liệu UTF-8 của bạnPython · lưu kết quả đầy đủ

```json
{
  "model": "gemini-2.5-flash-preview-09-2025",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gemini-2.5-flash-preview-09-2025', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gemini-2.5-flash-preview-09-2025', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
```

### Nhận và lưu kết quả

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON hoặc SSE

##### Lưu tất cả kết quả đã hoàn tất

Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.

Giữ mọi khối nội dung, chữ ký suy nghĩ và ID sử dụng công cụ thực tế. Ghép tất cả các phần thay đổi của khối SSE; khối văn bản đầu tiên không phải toàn bộ đầu ra.

##### Nếu cần kiểm tra phản hồi gốc

Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.

Trường phản hồi

| Trường | Loại |
| --- | --- |
| Trường`id` | Loạistring |
| Trường`model` | Loạistring |
| Trường`content[]` | Loạitext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Trường`stop_reason` | Loạistring\|null |
| Trường`usage` | Loạiobject |

Lỗi và bước tiếp theo

| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
| --- | --- | --- |
| Phản hồi400 · `invalid_request_error` | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. |

### Bí danh

#### Bí danh mô hình

**Ailoot Ultra** [`gemini-2.5-flash-preview-09-2025`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&route=Ultra&caller=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&fmt=messages)

#### Bí danh đường dẫn phương thức

Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.

#### ID gọi liên quan

[`gemini-2.5-flash-preview-09-2025`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&route=Ultra&caller=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&fmt=messages)

FAQ · gemini-2.5-flash-preview-09-2025

Có những đầu vào và kết quả nào?

`POST /v1/chat/completions` · `gemini-2.5-flash-preview-09-2025`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `gemini-2.5-flash-preview-09-2025`: `text` → `json`, `sse`

Yêu cầu sử dụng những trường nào?

`POST /v1/chat/completions` · `gemini-2.5-flash-preview-09-2025`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `gemini-2.5-flash-preview-09-2025`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Áp dụng những giới hạn nào?

`POST /v1/chat/completions` · `gemini-2.5-flash-preview-09-2025`: `messages.min_items`: `1`

Kết nối Ailoot với Claude Code, OpenCode, Hermes hoặc ứng dụng của bạn.

## Công ty và danh mục dự án của công ty

Công ty và danh mục dự án của công ty: hàng triệu khách hàng; doanh số hàng tỷ mỗi tháng.

## Mua token với giá ưu đãi.

Ưu đãi thuê bao cho nhu cầu thường xuyên. Mã khuyến mãi giảm đến 50% khi mua token.

Thuê bao

Chọn gói ưu đãi cho các yêu cầu thường xuyên của bạn.

Mã giảm đến 50%

Nhập mã khi mua. Giá được tính lại theo chương trình đang áp dụng.

Chi phí trong lịch sử

Mô hình, token và số tiền được lưu cho mỗi yêu cầu.

[Chọn gói thuê bao](https://ailoot.ai/docs/vi/billing/subscriptions/) · [Xem giá mô hình](https://ailoot.ai/models/vi/)

## Kết nối API vào sản phẩm bạn đang bán.

SaaS, ứng dụng và bot — theo đề nghị giao kết chính thức và thỏa thuận cấp phép Ailoot. Muốn bán lại, hãy yêu cầu giấy phép bán lại.

Ứng dụng thương mại

Tích hợp tạo văn bản, ảnh, video và âm thanh vào các tính năng trả phí của dịch vụ.

Giấy phép bán lại

Gửi mô tả dự án và cách cung cấp quyền truy cập. Yêu cầu điều khoản sử dụng và bán lại bằng văn bản.

Tài liệu trên website

Đề nghị giao kết, thỏa thuận cấp phép và chính sách xử lý dữ liệu có sẵn trước khi kết nối.

[Yêu cầu giấy phép bán lại](mailto:support@ailoot.ai) · [Đề nghị giao kết và thỏa thuận cấp phép](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=vi)

## Ailoot · Công ty và danh mục dự án của công ty





Ailoot dựa trên kinh nghiệm vận hành tích lũy, cơ sở khách hàng lớn, dịch vụ ổn định và việc kiểm soát KPI liên tục.





Công ty và danh mục dự án của công ty: hàng triệu khách hàng; doanh số hàng tỷ mỗi tháng.





Ailoot áp dụng kinh nghiệm vận hành này để cung cấp quyền truy cập API vào các tính năng AI trong sản phẩm của khách hàng, tác tử, ứng dụng và quy trình tự động hóa.