Gemini 2.5 Flash là cấu hình suy luận lai bản ổn định của Google dành cho công việc đa phương thức toàn diện và sử dụng công cụ theo kiểu tác nhân. Mô hình cung cấp phản hồi có suy nghĩ và không suy nghĩ cho các tác vụ đa phương thức quy mô lớn cần mức suy luận khác nhau. Văn bản, hình ảnh, âm thanh và video góp vào câu trả lời văn bản. Đầu vào tài liệu cũng được mô tả trong cấu hình đám mây riêng cho mô hình của Google. Kết quả hữu ích có thể là so sánh tài liệu, diễn giải biểu đồ, bản chép lời, mã hoặc bản ghi có cấu trúc.
Điều khiển suy luận của phiên bản dùng thinkingBudget. Suy nghĩ động là mặc định; thiết lập -1 cho mô hình thích ứng suy luận theo độ phức tạp tác vụ. Ngân sách được chỉ định rõ có thể từ 0 đến 24,576 token, và giá trị 0 sẽ tắt suy nghĩ. Chọn ngân sách phù hợp với bài toán thực tế thay vì gán cùng mức nỗ lực cho phân nhóm đơn giản và phân tích nhiều điều kiện. Hướng dẫn xem ngân sách là định hướng, và thẻ gốc lưu ý việc tuân theo có thể không chính xác tuyệt đối.
Đối với tác vụ tài liệu hoặc dữ liệu, định nghĩa câu hỏi, trường bắt buộc và bằng chứng cần đi kèm kết quả. Khi so sánh yêu cầu, đối chiếu hai đặc tả rồi trả về yêu cầu đã thay đổi, đoạn nguồn của nó và tác động lên quy trình được nêu. Đầu ra có cấu trúc hữu ích khi mỗi phát hiện cần cùng dạng bản ghi. Nếu nguồn đưa ra nhiều giá trị có thể hoặc để một trường chưa xác định, giữ sự không chắc chắn đó thay vì ép thành một câu trả lời duy nhất có vẻ hợp lý. Đối chiếu các giá trị trả về với trang hoặc dữ liệu được cung cấp.
Với tài liệu hình ảnh hoặc âm thanh, xác định đối tượng, nhãn, sự kiện hoặc đoạn ghi liên quan. Yêu cầu loại văn bản cần thiết: giá trị nhìn thấy trên biểu đồ, mô tả sự kiện, bản chép lời hoặc bản tóm tắt. Các sản phẩm này khác nhau, và chỉ dẫn cần nói rõ loại nào phải tạo. Thẻ gốc chung liệt kê Flash Image và Flash Audio như những khả năng có tên riêng; đầu ra hình ảnh và giọng nói được tạo của chúng không thuộc cấu hình văn bản ổn định này.
Cấu hình đám mây chính xác của Google ghi nhận đầu vào PDF và văn bản thuần với giới hạn riêng theo giao diện: 50 MB cho mỗi PDF nhập qua API và tối đa 3,000 trang mỗi tệp, cùng giới hạn 7 MB cho tệp văn bản thuần. Cấu hình đó cũng mô tả khoảng 45 phút video có âm thanh hoặc một giờ không có âm thanh, và khoảng 8.4 giờ âm thanh trong hạn mức đầu vào một triệu token. Đây là các ràng buộc được nêu của giao diện đám mây, khác với cửa sổ token chung của mô hình. Chuẩn bị phần liên quan và định dạng nguồn thay vì giả định mọi loại tệp hoặc đường tải lên có cùng giới hạn.
Bảng Gemini API chính xác liệt kê gọi hàm, thực thi mã, tìm kiếm tệp, grounding bằng tìm kiếm, grounding bằng Maps, ngữ cảnh URL và đầu ra có cấu trúc. Định nghĩa vai trò của từng hàm và hình dạng tham số, rồi tiếp tục từ kết quả thực tế được trả về. Mô hình có thể yêu cầu một thao tác, trong khi ứng dụng kết nối thực hiện thao tác đó. Giữ ngữ cảnh thought-signature cần thiết khi tiếp tục tác vụ suy luận trong giao diện không trạng thái. Câu trả lời có cấu trúc hoặc đề xuất gọi hàm không độc lập xác nhận rằng thao tác bên ngoài đã thành công.
Thẻ mô hình gốc đưa ra ngữ cảnh 1M và đầu ra văn bản 64K, trong khi bảng API chính xác quy định 1,048,576 token đầu vào và 65,536 token đầu ra. Giới hạn phản hồi gồm cả token suy nghĩ, nên giới hạn quá nhỏ có thể khiến câu trả lời cuối bị cắt hoặc trống. Yêu cầu sản phẩm có độ dài phù hợp với hạn mức đầu ra và dùng ngân sách suy luận để định hướng nỗ lực. Bộ nhớ đệm, xử lý hàng loạt, Flex và Priority được tài liệu hóa cho cấu hình này của nhà sản xuất. Giữ mã định danh mục khi chuẩn bị nhiều bản ghi độc lập.
Phiên bản ổn định vẫn khác với các biến thể Flash Preview và mô hình Gemini 3 ra sau. Thẻ của nó liệt kê khả năng tạo thông tin sai, hạn chế về hiểu quan hệ nhân quả và suy luận logic phức tạp hoặc phản thực, cùng mốc kiến thức tháng 1 năm 2025. Cung cấp bằng chứng mới khi tác vụ phụ thuộc thông tin mới hơn. Kiểm tra phép tính, giá trị trích xuất, bản chép lời và mã đề xuất theo nguồn hoặc kết quả thực thi thực tế. Suy nghĩ lai hữu ích khi hỗ trợ kết quả cụ thể đó, thay vì trở thành vật thay thế cho việc xem xét kết quả.
", "aboutText": "Gemini 2.5 Flash là cấu hình suy luận lai bản ổn định của Google dành cho công việc đa phương thức toàn diện và sử dụng công cụ theo kiểu tác nhân. Mô hình cung cấp phản hồi có suy nghĩ và không suy nghĩ cho các tác vụ đa phương thức quy mô lớn cần mức suy luận khác nhau. Văn bản, hình ảnh, âm thanh và video góp vào câu trả lời văn bản. Đầu vào tài liệu cũng được mô tả trong cấu hình đám mây riêng cho mô hình của Google. Kết quả hữu ích có thể là so sánh tài liệu, diễn giải biểu đồ, bản chép lời, mã hoặc bản ghi có cấu trúc.\n\nĐiều khiển suy luận của phiên bản dùng thinkingBudget. Suy nghĩ động là mặc định; thiết lập -1 cho mô hình thích ứng suy luận theo độ phức tạp tác vụ. Ngân sách được chỉ định rõ có thể từ 0 đến 24,576 token, và giá trị 0 sẽ tắt suy nghĩ. Chọn ngân sách phù hợp với bài toán thực tế thay vì gán cùng mức nỗ lực cho phân nhóm đơn giản và phân tích nhiều điều kiện. Hướng dẫn xem ngân sách là định hướng, và thẻ gốc lưu ý việc tuân theo có thể không chính xác tuyệt đối.\n\nĐối với tác vụ tài liệu hoặc dữ liệu, định nghĩa câu hỏi, trường bắt buộc và bằng chứng cần đi kèm kết quả. Khi so sánh yêu cầu, đối chiếu hai đặc tả rồi trả về yêu cầu đã thay đổi, đoạn nguồn của nó và tác động lên quy trình được nêu. Đầu ra có cấu trúc hữu ích khi mỗi phát hiện cần cùng dạng bản ghi. Nếu nguồn đưa ra nhiều giá trị có thể hoặc để một trường chưa xác định, giữ sự không chắc chắn đó thay vì ép thành một câu trả lời duy nhất có vẻ hợp lý. Đối chiếu các giá trị trả về với trang hoặc dữ liệu được cung cấp.\n\nVới tài liệu hình ảnh hoặc âm thanh, xác định đối tượng, nhãn, sự kiện hoặc đoạn ghi liên quan. Yêu cầu loại văn bản cần thiết: giá trị nhìn thấy trên biểu đồ, mô tả sự kiện, bản chép lời hoặc bản tóm tắt. Các sản phẩm này khác nhau, và chỉ dẫn cần nói rõ loại nào phải tạo. Thẻ gốc chung liệt kê Flash Image và Flash Audio như những khả năng có tên riêng; đầu ra hình ảnh và giọng nói được tạo của chúng không thuộc cấu hình văn bản ổn định này.\n\nCấu hình đám mây chính xác của Google ghi nhận đầu vào PDF và văn bản thuần với giới hạn riêng theo giao diện: 50 MB cho mỗi PDF nhập qua API và tối đa 3,000 trang mỗi tệp, cùng giới hạn 7 MB cho tệp văn bản thuần. Cấu hình đó cũng mô tả khoảng 45 phút video có âm thanh hoặc một giờ không có âm thanh, và khoảng 8.4 giờ âm thanh trong hạn mức đầu vào một triệu token. Đây là các ràng buộc được nêu của giao diện đám mây, khác với cửa sổ token chung của mô hình. Chuẩn bị phần liên quan và định dạng nguồn thay vì giả định mọi loại tệp hoặc đường tải lên có cùng giới hạn.\n\nBảng Gemini API chính xác liệt kê gọi hàm, thực thi mã, tìm kiếm tệp, grounding bằng tìm kiếm, grounding bằng Maps, ngữ cảnh URL và đầu ra có cấu trúc. Định nghĩa vai trò của từng hàm và hình dạng tham số, rồi tiếp tục từ kết quả thực tế được trả về. Mô hình có thể yêu cầu một thao tác, trong khi ứng dụng kết nối thực hiện thao tác đó. Giữ ngữ cảnh thought-signature cần thiết khi tiếp tục tác vụ suy luận trong giao diện không trạng thái. Câu trả lời có cấu trúc hoặc đề xuất gọi hàm không độc lập xác nhận rằng thao tác bên ngoài đã thành công.\n\nThẻ mô hình gốc đưa ra ngữ cảnh 1M và đầu ra văn bản 64K, trong khi bảng API chính xác quy định 1,048,576 token đầu vào và 65,536 token đầu ra. Giới hạn phản hồi gồm cả token suy nghĩ, nên giới hạn quá nhỏ có thể khiến câu trả lời cuối bị cắt hoặc trống. Yêu cầu sản phẩm có độ dài phù hợp với hạn mức đầu ra và dùng ngân sách suy luận để định hướng nỗ lực. Bộ nhớ đệm, xử lý hàng loạt, Flex và Priority được tài liệu hóa cho cấu hình này của nhà sản xuất. Giữ mã định danh mục khi chuẩn bị nhiều bản ghi độc lập.\n\nPhiên bản ổn định vẫn khác với các biến thể Flash Preview và mô hình Gemini 3 ra sau. Thẻ của nó liệt kê khả năng tạo thông tin sai, hạn chế về hiểu quan hệ nhân quả và suy luận logic phức tạp hoặc phản thực, cùng mốc kiến thức tháng 1 năm 2025. Cung cấp bằng chứng mới khi tác vụ phụ thuộc thông tin mới hơn. Kiểm tra phép tính, giá trị trích xuất, bản chép lời và mã đề xuất theo nguồn hoặc kết quả thực thi thực tế. Suy nghĩ lai hữu ích khi hỗ trợ kết quả cụ thể đó, thay vì trở thành vật thay thế cho việc xem xét kết quả.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Extract changes in an approval rule\n\nCompare these rules for a purchase request. [OLD] Any manager may approve expenses up to 500 units. [NEW] A team manager may approve up to 300 units; above that, finance approval is required. Return the changed requirement, source wording and effect on a 450-unit request. Mark any ambiguity about the currency.A structured comparison and a source-backed explanation of the 450-unit case, with the currency gap retained.Check that the example uses the new threshold and does not invent the unit's currency.gemini-2.5-flashGemini 2.5 Flash là mô hình suy luận lai bản ổn định của Google dành cho phân tích đa phương thức và tác vụ tác nhân. Ngân sách suy nghĩ động có thể đặt từ 0 đến 24,576 token, gồm chế độ tắt. Văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và tài liệu được chuyển thành văn bản hoặc kết quả có cấu trúc, với giới hạn đầu vào được tài liệu hóa là 1,048,576 token.
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 là cấu hình suy luận lai bản ổn định của Google dành cho công việc đa phương thức toàn diện và sử dụng công cụ theo kiểu tác nhân. Mô hình cung cấp phản hồi có suy nghĩ và không suy nghĩ cho các tác vụ đa phương thức quy mô lớn cần mức suy luận khác nhau. Văn bản, hình ảnh, âm thanh và video góp vào câu trả lời văn bản. Đầu vào tài liệu cũng được mô tả trong cấu hình đám mây riêng cho mô hình của Google. Kết quả hữu ích có thể là so sánh tài liệu, diễn giải biểu đồ, bản chép lời, mã hoặc bản ghi có cấu trúc.
Điều khiển suy luận của phiên bản dùng thinkingBudget. Suy nghĩ động là mặc định; thiết lập -1 cho mô hình thích ứng suy luận theo độ phức tạp tác vụ. Ngân sách được chỉ định rõ có thể từ 0 đến 24,576 token, và giá trị 0 sẽ tắt suy nghĩ. Chọn ngân sách phù hợp với bài toán thực tế thay vì gán cùng mức nỗ lực cho phân nhóm đơn giản và phân tích nhiều điều kiện. Hướng dẫn xem ngân sách là định hướng, và thẻ gốc lưu ý việc tuân theo có thể không chính xác tuyệt đối.
Đối với tác vụ tài liệu hoặc dữ liệu, định nghĩa câu hỏi, trường bắt buộc và bằng chứng cần đi kèm kết quả. Khi so sánh yêu cầu, đối chiếu hai đặc tả rồi trả về yêu cầu đã thay đổi, đoạn nguồn của nó và tác động lên quy trình được nêu. Đầu ra có cấu trúc hữu ích khi mỗi phát hiện cần cùng dạng bản ghi. Nếu nguồn đưa ra nhiều giá trị có thể hoặc để một trường chưa xác định, giữ sự không chắc chắn đó thay vì ép thành một câu trả lời duy nhất có vẻ hợp lý. Đối chiếu các giá trị trả về với trang hoặc dữ liệu được cung cấp.
Với tài liệu hình ảnh hoặc âm thanh, xác định đối tượng, nhãn, sự kiện hoặc đoạn ghi liên quan. Yêu cầu loại văn bản cần thiết: giá trị nhìn thấy trên biểu đồ, mô tả sự kiện, bản chép lời hoặc bản tóm tắt. Các sản phẩm này khác nhau, và chỉ dẫn cần nói rõ loại nào phải tạo. Thẻ gốc chung liệt kê Flash Image và Flash Audio như những khả năng có tên riêng; đầu ra hình ảnh và giọng nói được tạo của chúng không thuộc cấu hình văn bản ổn định này.
Cấu hình đám mây chính xác của Google ghi nhận đầu vào PDF và văn bản thuần với giới hạn riêng theo giao diện: 50 MB cho mỗi PDF nhập qua API và tối đa 3,000 trang mỗi tệp, cùng giới hạn 7 MB cho tệp văn bản thuần. Cấu hình đó cũng mô tả khoảng 45 phút video có âm thanh hoặc một giờ không có âm thanh, và khoảng 8.4 giờ âm thanh trong hạn mức đầu vào một triệu token. Đây là các ràng buộc được nêu của giao diện đám mây, khác với cửa sổ token chung của mô hình. Chuẩn bị phần liên quan và định dạng nguồn thay vì giả định mọi loại tệp hoặc đường tải lên có cùng giới hạn.
Bảng Gemini API chính xác liệt kê gọi hàm, thực thi mã, tìm kiếm tệp, grounding bằng tìm kiếm, grounding bằng Maps, ngữ cảnh URL và đầu ra có cấu trúc. Định nghĩa vai trò của từng hàm và hình dạng tham số, rồi tiếp tục từ kết quả thực tế được trả về. Mô hình có thể yêu cầu một thao tác, trong khi ứng dụng kết nối thực hiện thao tác đó. Giữ ngữ cảnh thought-signature cần thiết khi tiếp tục tác vụ suy luận trong giao diện không trạng thái. Câu trả lời có cấu trúc hoặc đề xuất gọi hàm không độc lập xác nhận rằng thao tác bên ngoài đã thành công.
Thẻ mô hình gốc đưa ra ngữ cảnh 1M và đầu ra văn bản 64K, trong khi bảng API chính xác quy định 1,048,576 token đầu vào và 65,536 token đầu ra. Giới hạn phản hồi gồm cả token suy nghĩ, nên giới hạn quá nhỏ có thể khiến câu trả lời cuối bị cắt hoặc trống. Yêu cầu sản phẩm có độ dài phù hợp với hạn mức đầu ra và dùng ngân sách suy luận để định hướng nỗ lực. Bộ nhớ đệm, xử lý hàng loạt, Flex và Priority được tài liệu hóa cho cấu hình này của nhà sản xuất. Giữ mã định danh mục khi chuẩn bị nhiều bản ghi độc lập.
Phiên bản ổn định vẫn khác với các biến thể Flash Preview và mô hình Gemini 3 ra sau. Thẻ của nó liệt kê khả năng tạo thông tin sai, hạn chế về hiểu quan hệ nhân quả và suy luận logic phức tạp hoặc phản thực, cùng mốc kiến thức tháng 1 năm 2025. Cung cấp bằng chứng mới khi tác vụ phụ thuộc thông tin mới hơn. Kiểm tra phép tính, giá trị trích xuất, bản chép lời và mã đề xuất theo nguồn hoặc kết quả thực thi thực tế. Suy nghĩ lai hữu ích khi hỗ trợ kết quả cụ thể đó, thay vì trở thành vật thay thế cho việc xem xét kết quả.
POST /v1/messagestext, imagetext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn gemini-2.5-flash | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Số mục tối thiểu: 1 | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn user, assistant | Mặc định— |
Trườngmessages[].content | Loạistring|content_block[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngsystem | Loạistring|content_block[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmax_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Giới hạn áp dụng cho: Giới hạn trên chính xác của mô hình hoặc thẻ được chọn | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Trườngtemperature | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtop_p | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngstop_sequences | Loạistring[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools | Loạitool[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools[].name | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Có cung cấp công cụ | Mặc định— |
Trườngtools[].description | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtools[].input_schema | LoạiJSON_schema | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtool_choice | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngthinking.type | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngthinking.budget_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngoutput_config.effort | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmetadata | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngcache_control | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Văn bản · Văn bản UTF8
messages[].content hoặc khối type=text
Văn bản + ảnh
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} hoặc nguồn có type=url
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext, image |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages, max_tokens |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngnull |
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốtext_file_material | Hợp đồngNội dung UTF-8 thực tế được chèn dưới dạng văn bản; ID tệp/URLs cần được hỗ trợ chính xác riêng |
Vòng đời: exact retained published method
Cấu trúc phương thức và ID là chính xác; khả năng của nhà cung cấp tách biệt với việc cho phép tiếp nhận yêu cầu.
POST /v1/messagesAiloot 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 →
Biểu tham chiếu cấp mô hình không thay đổi việc chọn phương thức, báo giá hoặc khoản phí. Khoản phí đang áp dụng dùng mức phí phương thức Ailoot đã chọn.
Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Token ngữ cảnh, lớn hơn | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm | Phí |
|---|---|---|---|---|
| Cấu hìnhOpenAI Chat · Đơn giá token cơ bản | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | 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 $0.00006 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0001666666666666666 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhOpenAI Chat · Bậc 1 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | 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 $0.00006 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0001666666666666666 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhAnthropic Messages · Đơn giá token cơ bản | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | 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 $0.00006 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0001666666666666666 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhAnthropic Messages · Bậc 1 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | 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 $0.00006 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0001666666666666666 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-2.5-flash", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-2.5-flash", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="gemini-2.5-flash",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "gemini-2.5-flash",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.messages.stream(model='gemini-2.5-flash',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_message()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson hoặc SSE
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.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngid | Loạistring |
Trườngmodel | Loạistring |
Trườngcontent[] | Loạitext|thinking|tool_use|other content block |
Trườngstop_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| 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. |
Ailoot gemini-2.5-flash
Ailoot Ultra gemini-2.5-flash, google/gemini-2.5-flash
/chat/completions
gemini-2.5-flashGemini 2.5 Flash là mô hình suy luận lai bản ổn định của Google dành cho phân tích đa phương thức và tác vụ tác nhân. Ngân sách suy nghĩ động có thể đặt từ 0 đến 24,576 token, gồm chế độ tắt. Văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và tài liệu được chuyển thành văn bản hoặc kết quả có cấu trúc, với giới hạn đầu vào được tài liệu hóa là 1,048,576 token.
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 là cấu hình suy luận lai bản ổn định của Google dành cho công việc đa phương thức toàn diện và sử dụng công cụ theo kiểu tác nhân. Mô hình cung cấp phản hồi có suy nghĩ và không suy nghĩ cho các tác vụ đa phương thức quy mô lớn cần mức suy luận khác nhau. Văn bản, hình ảnh, âm thanh và video góp vào câu trả lời văn bản. Đầu vào tài liệu cũng được mô tả trong cấu hình đám mây riêng cho mô hình của Google. Kết quả hữu ích có thể là so sánh tài liệu, diễn giải biểu đồ, bản chép lời, mã hoặc bản ghi có cấu trúc.
Điều khiển suy luận của phiên bản dùng thinkingBudget. Suy nghĩ động là mặc định; thiết lập -1 cho mô hình thích ứng suy luận theo độ phức tạp tác vụ. Ngân sách được chỉ định rõ có thể từ 0 đến 24,576 token, và giá trị 0 sẽ tắt suy nghĩ. Chọn ngân sách phù hợp với bài toán thực tế thay vì gán cùng mức nỗ lực cho phân nhóm đơn giản và phân tích nhiều điều kiện. Hướng dẫn xem ngân sách là định hướng, và thẻ gốc lưu ý việc tuân theo có thể không chính xác tuyệt đối.
Đối với tác vụ tài liệu hoặc dữ liệu, định nghĩa câu hỏi, trường bắt buộc và bằng chứng cần đi kèm kết quả. Khi so sánh yêu cầu, đối chiếu hai đặc tả rồi trả về yêu cầu đã thay đổi, đoạn nguồn của nó và tác động lên quy trình được nêu. Đầu ra có cấu trúc hữu ích khi mỗi phát hiện cần cùng dạng bản ghi. Nếu nguồn đưa ra nhiều giá trị có thể hoặc để một trường chưa xác định, giữ sự không chắc chắn đó thay vì ép thành một câu trả lời duy nhất có vẻ hợp lý. Đối chiếu các giá trị trả về với trang hoặc dữ liệu được cung cấp.
Với tài liệu hình ảnh hoặc âm thanh, xác định đối tượng, nhãn, sự kiện hoặc đoạn ghi liên quan. Yêu cầu loại văn bản cần thiết: giá trị nhìn thấy trên biểu đồ, mô tả sự kiện, bản chép lời hoặc bản tóm tắt. Các sản phẩm này khác nhau, và chỉ dẫn cần nói rõ loại nào phải tạo. Thẻ gốc chung liệt kê Flash Image và Flash Audio như những khả năng có tên riêng; đầu ra hình ảnh và giọng nói được tạo của chúng không thuộc cấu hình văn bản ổn định này.
Cấu hình đám mây chính xác của Google ghi nhận đầu vào PDF và văn bản thuần với giới hạn riêng theo giao diện: 50 MB cho mỗi PDF nhập qua API và tối đa 3,000 trang mỗi tệp, cùng giới hạn 7 MB cho tệp văn bản thuần. Cấu hình đó cũng mô tả khoảng 45 phút video có âm thanh hoặc một giờ không có âm thanh, và khoảng 8.4 giờ âm thanh trong hạn mức đầu vào một triệu token. Đây là các ràng buộc được nêu của giao diện đám mây, khác với cửa sổ token chung của mô hình. Chuẩn bị phần liên quan và định dạng nguồn thay vì giả định mọi loại tệp hoặc đường tải lên có cùng giới hạn.
Bảng Gemini API chính xác liệt kê gọi hàm, thực thi mã, tìm kiếm tệp, grounding bằng tìm kiếm, grounding bằng Maps, ngữ cảnh URL và đầu ra có cấu trúc. Định nghĩa vai trò của từng hàm và hình dạng tham số, rồi tiếp tục từ kết quả thực tế được trả về. Mô hình có thể yêu cầu một thao tác, trong khi ứng dụng kết nối thực hiện thao tác đó. Giữ ngữ cảnh thought-signature cần thiết khi tiếp tục tác vụ suy luận trong giao diện không trạng thái. Câu trả lời có cấu trúc hoặc đề xuất gọi hàm không độc lập xác nhận rằng thao tác bên ngoài đã thành công.
Thẻ mô hình gốc đưa ra ngữ cảnh 1M và đầu ra văn bản 64K, trong khi bảng API chính xác quy định 1,048,576 token đầu vào và 65,536 token đầu ra. Giới hạn phản hồi gồm cả token suy nghĩ, nên giới hạn quá nhỏ có thể khiến câu trả lời cuối bị cắt hoặc trống. Yêu cầu sản phẩm có độ dài phù hợp với hạn mức đầu ra và dùng ngân sách suy luận để định hướng nỗ lực. Bộ nhớ đệm, xử lý hàng loạt, Flex và Priority được tài liệu hóa cho cấu hình này của nhà sản xuất. Giữ mã định danh mục khi chuẩn bị nhiều bản ghi độc lập.
Phiên bản ổn định vẫn khác với các biến thể Flash Preview và mô hình Gemini 3 ra sau. Thẻ của nó liệt kê khả năng tạo thông tin sai, hạn chế về hiểu quan hệ nhân quả và suy luận logic phức tạp hoặc phản thực, cùng mốc kiến thức tháng 1 năm 2025. Cung cấp bằng chứng mới khi tác vụ phụ thuộc thông tin mới hơn. Kiểm tra phép tính, giá trị trích xuất, bản chép lời và mã đề xuất theo nguồn hoặc kết quả thực thi thực tế. Suy nghĩ lai hữu ích khi hỗ trợ kết quả cụ thể đó, thay vì trở thành vật thay thế cho việc xem xét kết quả.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngpath.model | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn gemini-2.5-flash | Mặc định— |
Trườngcontents | Loạicontent[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Số mục tối thiểu: 1 | Mặc định— |
Trườngcontents[].role | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn user, model | Mặc định— |
Trườngcontents[].parts | Loạipart[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
TrườngsystemInstruction | Loạicontent | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
TrườnggenerationConfig.maxOutputTokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
TrườnggenerationConfig.temperature | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
TrườnggenerationConfig.topP | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
TrườnggenerationConfig.topK | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
TrườnggenerationConfig.stopSequences | Loạistring[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
TrườnggenerationConfig.thinkingConfig.includeThoughts | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
TrườnggenerationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools[].functionDeclarations | Loạifunction_declaration[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
TrườngtoolConfig.functionCallingConfig.mode | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
TrườngsafetySettings | Loạiobject[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
TrườngsessionId | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Văn bản · Văn bản UTF8
contents[].parts[].text
Văn bản + ảnh
parts[].inlineData={mimeType,data}
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext, image |
Tham sốrequired | Hợp đồngcontents |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngnull |
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốtext_file_material | Hợp đồngNội dung UTF-8 thực tế được chèn dưới dạng văn bản; ID tệp/URLs cần được hỗ trợ chính xác riêng |
Vòng đời: exact retained published method
Cấu trúc phương thức và ID là chính xác; khả năng của nhà cung cấp tách biệt với việc cho phép tiếp nhận yêu cầu.
POST /v1beta/models/{model}:generateContentAiloot 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 →
Biểu tham chiếu cấp mô hình không thay đổi việc chọn phương thức, báo giá hoặc khoản phí. Khoản phí đang áp dụng dùng mức phí phương thức Ailoot đã chọn.
Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Token ngữ cảnh, lớn hơn | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm | Phí |
|---|---|---|---|---|
| Cấu hìnhOpenAI Chat · Đơn giá token cơ bản | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | 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 $0.00006 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0001666666666666666 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhOpenAI Chat · Bậc 1 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | 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 $0.00006 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0001666666666666666 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhAnthropic Messages · Đơn giá token cơ bản | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | 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 $0.00006 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0001666666666666666 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhAnthropic Messages · Bậc 1 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | 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 $0.00006 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0001666666666666666 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"contents": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["contents"]=[{"role":"user","parts":[{"text":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent \\\n -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["contents"][0]["parts"].append({"inlineData":{"mimeType":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent \\\n -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nfrom google import genai\nfrom google.genai import types\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = genai.Client(\n api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],\n http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"),\n)\nresp = client.models.generate_content(model="gemini-2.5-flash", contents="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_json_dict())\nimport { GoogleGenAI } from "@google/genai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, httpOptions: { baseUrl: "https://api.ailoot.ai" } });\nconst resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-2.5-flash", contents: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom google import genai\nfrom google.genai import types\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=genai.Client(api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"))\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\ncount=0\nwith Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for chunk in client.models.generate_content_stream(model='gemini-2.5-flash',contents="Explain observations and hypotheses in three sentences."):\n payload=chunk.to_json_dict()\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n save_result(payload,"stream-chunk-"+str(count))\n count+=1\njson hoặc truyền luồng được hỗ trợ
Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.
Giữ mọi phương án và phần, kể cả lệnh gọi hàm, chữ ký suy nghĩ và dữ liệu sử dụng; ghép các phần luồng theo đúng thứ tự.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
TrườngresponseId | Loạistring |
TrườngmodelVersion | Loạistring |
Trườngcandidates[].content.parts[] | Loạitext|inlineData|functionCall|other part |
Trườngcandidates[].finishReason | Loạistring |
TrườngusageMetadata | Loạiobject |
| 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. |
Ailoot gemini-2.5-flash
Ailoot Ultra gemini-2.5-flash, google/gemini-2.5-flash
/chat/completions
gemini-2.5-flashGemini 2.5 Flash là mô hình suy luận lai bản ổn định của Google dành cho phân tích đa phương thức và tác vụ tác nhân. Ngân sách suy nghĩ động có thể đặt từ 0 đến 24,576 token, gồm chế độ tắt. Văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và tài liệu được chuyển thành văn bản hoặc kết quả có cấu trúc, với giới hạn đầu vào được tài liệu hóa là 1,048,576 token.
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 là cấu hình suy luận lai bản ổn định của Google dành cho công việc đa phương thức toàn diện và sử dụng công cụ theo kiểu tác nhân. Mô hình cung cấp phản hồi có suy nghĩ và không suy nghĩ cho các tác vụ đa phương thức quy mô lớn cần mức suy luận khác nhau. Văn bản, hình ảnh, âm thanh và video góp vào câu trả lời văn bản. Đầu vào tài liệu cũng được mô tả trong cấu hình đám mây riêng cho mô hình của Google. Kết quả hữu ích có thể là so sánh tài liệu, diễn giải biểu đồ, bản chép lời, mã hoặc bản ghi có cấu trúc.
Điều khiển suy luận của phiên bản dùng thinkingBudget. Suy nghĩ động là mặc định; thiết lập -1 cho mô hình thích ứng suy luận theo độ phức tạp tác vụ. Ngân sách được chỉ định rõ có thể từ 0 đến 24,576 token, và giá trị 0 sẽ tắt suy nghĩ. Chọn ngân sách phù hợp với bài toán thực tế thay vì gán cùng mức nỗ lực cho phân nhóm đơn giản và phân tích nhiều điều kiện. Hướng dẫn xem ngân sách là định hướng, và thẻ gốc lưu ý việc tuân theo có thể không chính xác tuyệt đối.
Đối với tác vụ tài liệu hoặc dữ liệu, định nghĩa câu hỏi, trường bắt buộc và bằng chứng cần đi kèm kết quả. Khi so sánh yêu cầu, đối chiếu hai đặc tả rồi trả về yêu cầu đã thay đổi, đoạn nguồn của nó và tác động lên quy trình được nêu. Đầu ra có cấu trúc hữu ích khi mỗi phát hiện cần cùng dạng bản ghi. Nếu nguồn đưa ra nhiều giá trị có thể hoặc để một trường chưa xác định, giữ sự không chắc chắn đó thay vì ép thành một câu trả lời duy nhất có vẻ hợp lý. Đối chiếu các giá trị trả về với trang hoặc dữ liệu được cung cấp.
Với tài liệu hình ảnh hoặc âm thanh, xác định đối tượng, nhãn, sự kiện hoặc đoạn ghi liên quan. Yêu cầu loại văn bản cần thiết: giá trị nhìn thấy trên biểu đồ, mô tả sự kiện, bản chép lời hoặc bản tóm tắt. Các sản phẩm này khác nhau, và chỉ dẫn cần nói rõ loại nào phải tạo. Thẻ gốc chung liệt kê Flash Image và Flash Audio như những khả năng có tên riêng; đầu ra hình ảnh và giọng nói được tạo của chúng không thuộc cấu hình văn bản ổn định này.
Cấu hình đám mây chính xác của Google ghi nhận đầu vào PDF và văn bản thuần với giới hạn riêng theo giao diện: 50 MB cho mỗi PDF nhập qua API và tối đa 3,000 trang mỗi tệp, cùng giới hạn 7 MB cho tệp văn bản thuần. Cấu hình đó cũng mô tả khoảng 45 phút video có âm thanh hoặc một giờ không có âm thanh, và khoảng 8.4 giờ âm thanh trong hạn mức đầu vào một triệu token. Đây là các ràng buộc được nêu của giao diện đám mây, khác với cửa sổ token chung của mô hình. Chuẩn bị phần liên quan và định dạng nguồn thay vì giả định mọi loại tệp hoặc đường tải lên có cùng giới hạn.
Bảng Gemini API chính xác liệt kê gọi hàm, thực thi mã, tìm kiếm tệp, grounding bằng tìm kiếm, grounding bằng Maps, ngữ cảnh URL và đầu ra có cấu trúc. Định nghĩa vai trò của từng hàm và hình dạng tham số, rồi tiếp tục từ kết quả thực tế được trả về. Mô hình có thể yêu cầu một thao tác, trong khi ứng dụng kết nối thực hiện thao tác đó. Giữ ngữ cảnh thought-signature cần thiết khi tiếp tục tác vụ suy luận trong giao diện không trạng thái. Câu trả lời có cấu trúc hoặc đề xuất gọi hàm không độc lập xác nhận rằng thao tác bên ngoài đã thành công.
Thẻ mô hình gốc đưa ra ngữ cảnh 1M và đầu ra văn bản 64K, trong khi bảng API chính xác quy định 1,048,576 token đầu vào và 65,536 token đầu ra. Giới hạn phản hồi gồm cả token suy nghĩ, nên giới hạn quá nhỏ có thể khiến câu trả lời cuối bị cắt hoặc trống. Yêu cầu sản phẩm có độ dài phù hợp với hạn mức đầu ra và dùng ngân sách suy luận để định hướng nỗ lực. Bộ nhớ đệm, xử lý hàng loạt, Flex và Priority được tài liệu hóa cho cấu hình này của nhà sản xuất. Giữ mã định danh mục khi chuẩn bị nhiều bản ghi độc lập.
Phiên bản ổn định vẫn khác với các biến thể Flash Preview và mô hình Gemini 3 ra sau. Thẻ của nó liệt kê khả năng tạo thông tin sai, hạn chế về hiểu quan hệ nhân quả và suy luận logic phức tạp hoặc phản thực, cùng mốc kiến thức tháng 1 năm 2025. Cung cấp bằng chứng mới khi tác vụ phụ thuộc thông tin mới hơn. Kiểm tra phép tính, giá trị trích xuất, bản chép lời và mã đề xuất theo nguồn hoặc kết quả thực thi thực tế. Suy nghĩ lai hữu ích khi hỗ trợ kết quả cụ thể đó, thay vì trở thành vật thay thế cho việc xem xét kết quả.
POST /v1/chat/completionstexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn gemini-2.5-flash | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Số mục tối thiểu: 1 | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmessages[].content | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Hội thoại văn bản | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Văn bản · Văn bản UTF8
messages[].content
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốmessages | Hợp đồngMảng thông điệp có cấu trúc role/content |
Tham sốfile_material | Hợp đồngTài liệu UTF-8 thực tế được chèn nguyên dạng văn bản; không suy ra ID tệp |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngstream |
Tham sốcontrol_scope | Hợp đồngHội thoại văn bản; stream là giá trị boolean và mặc định là false. |
Tham sốoutput_modalities | Hợp đồngtext |
Tham sốhosted_operations | Hợp đồngfalse |
Tham sốmultimodal_input_binding | Hợp đồngnull |
Bí danh phương thức: /chat/completions
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.
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Token ngữ cảnh, lớn hơn | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm | Phí |
|---|---|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | 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 $0.00006 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0001666666666666666 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | 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 $0.00006 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0001666666666666666 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"gemini-2.5-flash","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model="gemini-2.5-flash", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\njson hoặc SSE
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.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngchoices[].index | Loạiinteger |
Trườngchoices[].message.content | Loạistring|null |
Trườngchoices[].message.tool_calls | Loạitool_call[] |
Trườngchoices[].message.reasoning_content | Loạistring |
Trườngchoices[].message.reasoning_details | Loạiobject|array |
Trườngchoices[].finish_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| 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. |
Ailoot gemini-2.5-flash
Ailoot Ultra gemini-2.5-flash, google/gemini-2.5-flash
/chat/completions
gemini-2.5-flashGemini 2.5 Flash là mô hình suy luận lai bản ổn định của Google dành cho phân tích đa phương thức và tác vụ tác nhân. Ngân sách suy nghĩ động có thể đặt từ 0 đến 24,576 token, gồm chế độ tắt. Văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và tài liệu được chuyển thành văn bản hoặc kết quả có cấu trúc, với giới hạn đầu vào được tài liệu hóa là 1,048,576 token.
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 là cấu hình suy luận lai bản ổn định của Google dành cho công việc đa phương thức toàn diện và sử dụng công cụ theo kiểu tác nhân. Mô hình cung cấp phản hồi có suy nghĩ và không suy nghĩ cho các tác vụ đa phương thức quy mô lớn cần mức suy luận khác nhau. Văn bản, hình ảnh, âm thanh và video góp vào câu trả lời văn bản. Đầu vào tài liệu cũng được mô tả trong cấu hình đám mây riêng cho mô hình của Google. Kết quả hữu ích có thể là so sánh tài liệu, diễn giải biểu đồ, bản chép lời, mã hoặc bản ghi có cấu trúc.
Điều khiển suy luận của phiên bản dùng thinkingBudget. Suy nghĩ động là mặc định; thiết lập -1 cho mô hình thích ứng suy luận theo độ phức tạp tác vụ. Ngân sách được chỉ định rõ có thể từ 0 đến 24,576 token, và giá trị 0 sẽ tắt suy nghĩ. Chọn ngân sách phù hợp với bài toán thực tế thay vì gán cùng mức nỗ lực cho phân nhóm đơn giản và phân tích nhiều điều kiện. Hướng dẫn xem ngân sách là định hướng, và thẻ gốc lưu ý việc tuân theo có thể không chính xác tuyệt đối.
Đối với tác vụ tài liệu hoặc dữ liệu, định nghĩa câu hỏi, trường bắt buộc và bằng chứng cần đi kèm kết quả. Khi so sánh yêu cầu, đối chiếu hai đặc tả rồi trả về yêu cầu đã thay đổi, đoạn nguồn của nó và tác động lên quy trình được nêu. Đầu ra có cấu trúc hữu ích khi mỗi phát hiện cần cùng dạng bản ghi. Nếu nguồn đưa ra nhiều giá trị có thể hoặc để một trường chưa xác định, giữ sự không chắc chắn đó thay vì ép thành một câu trả lời duy nhất có vẻ hợp lý. Đối chiếu các giá trị trả về với trang hoặc dữ liệu được cung cấp.
Với tài liệu hình ảnh hoặc âm thanh, xác định đối tượng, nhãn, sự kiện hoặc đoạn ghi liên quan. Yêu cầu loại văn bản cần thiết: giá trị nhìn thấy trên biểu đồ, mô tả sự kiện, bản chép lời hoặc bản tóm tắt. Các sản phẩm này khác nhau, và chỉ dẫn cần nói rõ loại nào phải tạo. Thẻ gốc chung liệt kê Flash Image và Flash Audio như những khả năng có tên riêng; đầu ra hình ảnh và giọng nói được tạo của chúng không thuộc cấu hình văn bản ổn định này.
Cấu hình đám mây chính xác của Google ghi nhận đầu vào PDF và văn bản thuần với giới hạn riêng theo giao diện: 50 MB cho mỗi PDF nhập qua API và tối đa 3,000 trang mỗi tệp, cùng giới hạn 7 MB cho tệp văn bản thuần. Cấu hình đó cũng mô tả khoảng 45 phút video có âm thanh hoặc một giờ không có âm thanh, và khoảng 8.4 giờ âm thanh trong hạn mức đầu vào một triệu token. Đây là các ràng buộc được nêu của giao diện đám mây, khác với cửa sổ token chung của mô hình. Chuẩn bị phần liên quan và định dạng nguồn thay vì giả định mọi loại tệp hoặc đường tải lên có cùng giới hạn.
Bảng Gemini API chính xác liệt kê gọi hàm, thực thi mã, tìm kiếm tệp, grounding bằng tìm kiếm, grounding bằng Maps, ngữ cảnh URL và đầu ra có cấu trúc. Định nghĩa vai trò của từng hàm và hình dạng tham số, rồi tiếp tục từ kết quả thực tế được trả về. Mô hình có thể yêu cầu một thao tác, trong khi ứng dụng kết nối thực hiện thao tác đó. Giữ ngữ cảnh thought-signature cần thiết khi tiếp tục tác vụ suy luận trong giao diện không trạng thái. Câu trả lời có cấu trúc hoặc đề xuất gọi hàm không độc lập xác nhận rằng thao tác bên ngoài đã thành công.
Thẻ mô hình gốc đưa ra ngữ cảnh 1M và đầu ra văn bản 64K, trong khi bảng API chính xác quy định 1,048,576 token đầu vào và 65,536 token đầu ra. Giới hạn phản hồi gồm cả token suy nghĩ, nên giới hạn quá nhỏ có thể khiến câu trả lời cuối bị cắt hoặc trống. Yêu cầu sản phẩm có độ dài phù hợp với hạn mức đầu ra và dùng ngân sách suy luận để định hướng nỗ lực. Bộ nhớ đệm, xử lý hàng loạt, Flex và Priority được tài liệu hóa cho cấu hình này của nhà sản xuất. Giữ mã định danh mục khi chuẩn bị nhiều bản ghi độc lập.
Phiên bản ổn định vẫn khác với các biến thể Flash Preview và mô hình Gemini 3 ra sau. Thẻ của nó liệt kê khả năng tạo thông tin sai, hạn chế về hiểu quan hệ nhân quả và suy luận logic phức tạp hoặc phản thực, cùng mốc kiến thức tháng 1 năm 2025. Cung cấp bằng chứng mới khi tác vụ phụ thuộc thông tin mới hơn. Kiểm tra phép tính, giá trị trích xuất, bản chép lời và mã đề xuất theo nguồn hoặc kết quả thực thi thực tế. Suy nghĩ lai hữu ích khi hỗ trợ kết quả cụ thể đó, thay vì trở thành vật thay thế cho việc xem xét kết quả.
POST /v1/messagestextjson, sse| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn gemini-2.5-flash | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn user, assistant | Mặc định— |
Trườngmessages[].content | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmax_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Văn bản · Văn bản UTF-8
Chuỗi messages[].content
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages, max_tokens |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngstream |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốtext_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
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Token ngữ cảnh, lớn hơn | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm | Phí |
|---|---|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | 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 $0.00006 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0001666666666666666 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | 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 $0.00006 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0001666666666666666 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "gemini-2.5-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gemini-2.5-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gemini-2.5-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON hoặc SSE
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.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngid | Loạistring |
Trườngmodel | Loạistring |
Trườngcontent[] | Loạitext|thinking|tool_use|other content block |
Trườngstop_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| 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. |
Ailoot gemini-2.5-flash
Ailoot Ultra gemini-2.5-flash, google/gemini-2.5-flash
/chat/completions
google/gemini-2.5-flashGemini 2.5 Flash là mô hình suy luận lai bản ổn định của Google dành cho phân tích đa phương thức và tác vụ tác nhân. Ngân sách suy nghĩ động có thể đặt từ 0 đến 24,576 token, gồm chế độ tắt. Văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và tài liệu được chuyển thành văn bản hoặc kết quả có cấu trúc, với giới hạn đầu vào được tài liệu hóa là 1,048,576 token.
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 là cấu hình suy luận lai bản ổn định của Google dành cho công việc đa phương thức toàn diện và sử dụng công cụ theo kiểu tác nhân. Mô hình cung cấp phản hồi có suy nghĩ và không suy nghĩ cho các tác vụ đa phương thức quy mô lớn cần mức suy luận khác nhau. Văn bản, hình ảnh, âm thanh và video góp vào câu trả lời văn bản. Đầu vào tài liệu cũng được mô tả trong cấu hình đám mây riêng cho mô hình của Google. Kết quả hữu ích có thể là so sánh tài liệu, diễn giải biểu đồ, bản chép lời, mã hoặc bản ghi có cấu trúc.
Điều khiển suy luận của phiên bản dùng thinkingBudget. Suy nghĩ động là mặc định; thiết lập -1 cho mô hình thích ứng suy luận theo độ phức tạp tác vụ. Ngân sách được chỉ định rõ có thể từ 0 đến 24,576 token, và giá trị 0 sẽ tắt suy nghĩ. Chọn ngân sách phù hợp với bài toán thực tế thay vì gán cùng mức nỗ lực cho phân nhóm đơn giản và phân tích nhiều điều kiện. Hướng dẫn xem ngân sách là định hướng, và thẻ gốc lưu ý việc tuân theo có thể không chính xác tuyệt đối.
Đối với tác vụ tài liệu hoặc dữ liệu, định nghĩa câu hỏi, trường bắt buộc và bằng chứng cần đi kèm kết quả. Khi so sánh yêu cầu, đối chiếu hai đặc tả rồi trả về yêu cầu đã thay đổi, đoạn nguồn của nó và tác động lên quy trình được nêu. Đầu ra có cấu trúc hữu ích khi mỗi phát hiện cần cùng dạng bản ghi. Nếu nguồn đưa ra nhiều giá trị có thể hoặc để một trường chưa xác định, giữ sự không chắc chắn đó thay vì ép thành một câu trả lời duy nhất có vẻ hợp lý. Đối chiếu các giá trị trả về với trang hoặc dữ liệu được cung cấp.
Với tài liệu hình ảnh hoặc âm thanh, xác định đối tượng, nhãn, sự kiện hoặc đoạn ghi liên quan. Yêu cầu loại văn bản cần thiết: giá trị nhìn thấy trên biểu đồ, mô tả sự kiện, bản chép lời hoặc bản tóm tắt. Các sản phẩm này khác nhau, và chỉ dẫn cần nói rõ loại nào phải tạo. Thẻ gốc chung liệt kê Flash Image và Flash Audio như những khả năng có tên riêng; đầu ra hình ảnh và giọng nói được tạo của chúng không thuộc cấu hình văn bản ổn định này.
Cấu hình đám mây chính xác của Google ghi nhận đầu vào PDF và văn bản thuần với giới hạn riêng theo giao diện: 50 MB cho mỗi PDF nhập qua API và tối đa 3,000 trang mỗi tệp, cùng giới hạn 7 MB cho tệp văn bản thuần. Cấu hình đó cũng mô tả khoảng 45 phút video có âm thanh hoặc một giờ không có âm thanh, và khoảng 8.4 giờ âm thanh trong hạn mức đầu vào một triệu token. Đây là các ràng buộc được nêu của giao diện đám mây, khác với cửa sổ token chung của mô hình. Chuẩn bị phần liên quan và định dạng nguồn thay vì giả định mọi loại tệp hoặc đường tải lên có cùng giới hạn.
Bảng Gemini API chính xác liệt kê gọi hàm, thực thi mã, tìm kiếm tệp, grounding bằng tìm kiếm, grounding bằng Maps, ngữ cảnh URL và đầu ra có cấu trúc. Định nghĩa vai trò của từng hàm và hình dạng tham số, rồi tiếp tục từ kết quả thực tế được trả về. Mô hình có thể yêu cầu một thao tác, trong khi ứng dụng kết nối thực hiện thao tác đó. Giữ ngữ cảnh thought-signature cần thiết khi tiếp tục tác vụ suy luận trong giao diện không trạng thái. Câu trả lời có cấu trúc hoặc đề xuất gọi hàm không độc lập xác nhận rằng thao tác bên ngoài đã thành công.
Thẻ mô hình gốc đưa ra ngữ cảnh 1M và đầu ra văn bản 64K, trong khi bảng API chính xác quy định 1,048,576 token đầu vào và 65,536 token đầu ra. Giới hạn phản hồi gồm cả token suy nghĩ, nên giới hạn quá nhỏ có thể khiến câu trả lời cuối bị cắt hoặc trống. Yêu cầu sản phẩm có độ dài phù hợp với hạn mức đầu ra và dùng ngân sách suy luận để định hướng nỗ lực. Bộ nhớ đệm, xử lý hàng loạt, Flex và Priority được tài liệu hóa cho cấu hình này của nhà sản xuất. Giữ mã định danh mục khi chuẩn bị nhiều bản ghi độc lập.
Phiên bản ổn định vẫn khác với các biến thể Flash Preview và mô hình Gemini 3 ra sau. Thẻ của nó liệt kê khả năng tạo thông tin sai, hạn chế về hiểu quan hệ nhân quả và suy luận logic phức tạp hoặc phản thực, cùng mốc kiến thức tháng 1 năm 2025. Cung cấp bằng chứng mới khi tác vụ phụ thuộc thông tin mới hơn. Kiểm tra phép tính, giá trị trích xuất, bản chép lời và mã đề xuất theo nguồn hoặc kết quả thực thi thực tế. Suy nghĩ lai hữu ích khi hỗ trợ kết quả cụ thể đó, thay vì trở thành vật thay thế cho việc xem xét kết quả.
POST /v1/chat/completionstexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn google/gemini-2.5-flash | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Số mục tối thiểu: 1 | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | 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— |
Trườngmessages[].content | Loạistring|content_part[]|null | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].tool_calls | Loạitool_call[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].tool_call_id | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: role=tool; dùng ID thực tế được trả về | Mặc định— |
Trườngmessages[].name | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].reasoning_content | Loạistring | 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— |
Trườngmessages[].reasoning_details | Loạiobject|array | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmax_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmax_completion_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Trườngstream_options.include_usage | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtemperature | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtop_p | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngstop | Loạistring|string[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools | Loạifunction_tool[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools[].type | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn function Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools[].function.name | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Có cung cấp công cụ hàm | Mặc định— |
Trườngtools[].function.description | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtools[].function.parameters | LoạiJSON_schema | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtool_choice | Loạistring|object | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngparallel_tool_calls | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngresponse_format | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngreasoning_effort | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngreasoning | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngservice_tier | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườnginstructions | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Trường tương thích | Mặc định— |
Trườngfunctions | Loạifunction[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngfunction_call | Loạistring|object | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngprompt_cache_options | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmodalities | Loạistring[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn text | Mặc định— |
Trườngprovider | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: provider.options bị từ chối trên tuyến văn bản Ultra này | Mặc định— |
Trườngcache_control.ttl | Loạistring | 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— |
Văn bản · Văn bản UTF8
messages[].content
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốmessages | Hợp đồngMảng thông điệp có cấu trúc role/content |
Tham sốfile_material | Hợp đồngTài liệu UTF-8 thực tế được chèn nguyên dạng văn bản; không suy ra ID tệp |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Tham sốcontrol_scope | Hợp đồngTùy từng mô hình; công cụ hàm của người dùng khác với công cụ do dịch vụ cung cấp |
Tham sốoutput_modalities | Hợp đồngtext |
Tham sốhosted_operations | Hợp đồngfalse |
Tham sốmultimodal_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.
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Token ngữ cảnh, lớn hơn | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm | Phí |
|---|---|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | 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 $0.00006 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0001666666666666666 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | 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 $0.00006 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0001666666666666666 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemini-2.5-flash", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='google/gemini-2.5-flash',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='google/gemini-2.5-flash',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson hoặc SSE
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.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngchoices[].index | Loạiinteger |
Trườngchoices[].message.content | Loạistring|null |
Trườngchoices[].message.tool_calls | Loạitool_call[] |
Trườngchoices[].message.reasoning_content | Loạistring |
Trườngchoices[].message.reasoning_details | Loạiobject|array |
Trườngchoices[].finish_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| 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. |
Ailoot gemini-2.5-flash
Ailoot Ultra gemini-2.5-flash, google/gemini-2.5-flash
/chat/completions
google/gemini-2.5-flashGemini 2.5 Flash là mô hình suy luận lai bản ổn định của Google dành cho phân tích đa phương thức và tác vụ tác nhân. Ngân sách suy nghĩ động có thể đặt từ 0 đến 24,576 token, gồm chế độ tắt. Văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và tài liệu được chuyển thành văn bản hoặc kết quả có cấu trúc, với giới hạn đầu vào được tài liệu hóa là 1,048,576 token.
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 là cấu hình suy luận lai bản ổn định của Google dành cho công việc đa phương thức toàn diện và sử dụng công cụ theo kiểu tác nhân. Mô hình cung cấp phản hồi có suy nghĩ và không suy nghĩ cho các tác vụ đa phương thức quy mô lớn cần mức suy luận khác nhau. Văn bản, hình ảnh, âm thanh và video góp vào câu trả lời văn bản. Đầu vào tài liệu cũng được mô tả trong cấu hình đám mây riêng cho mô hình của Google. Kết quả hữu ích có thể là so sánh tài liệu, diễn giải biểu đồ, bản chép lời, mã hoặc bản ghi có cấu trúc.
Điều khiển suy luận của phiên bản dùng thinkingBudget. Suy nghĩ động là mặc định; thiết lập -1 cho mô hình thích ứng suy luận theo độ phức tạp tác vụ. Ngân sách được chỉ định rõ có thể từ 0 đến 24,576 token, và giá trị 0 sẽ tắt suy nghĩ. Chọn ngân sách phù hợp với bài toán thực tế thay vì gán cùng mức nỗ lực cho phân nhóm đơn giản và phân tích nhiều điều kiện. Hướng dẫn xem ngân sách là định hướng, và thẻ gốc lưu ý việc tuân theo có thể không chính xác tuyệt đối.
Đối với tác vụ tài liệu hoặc dữ liệu, định nghĩa câu hỏi, trường bắt buộc và bằng chứng cần đi kèm kết quả. Khi so sánh yêu cầu, đối chiếu hai đặc tả rồi trả về yêu cầu đã thay đổi, đoạn nguồn của nó và tác động lên quy trình được nêu. Đầu ra có cấu trúc hữu ích khi mỗi phát hiện cần cùng dạng bản ghi. Nếu nguồn đưa ra nhiều giá trị có thể hoặc để một trường chưa xác định, giữ sự không chắc chắn đó thay vì ép thành một câu trả lời duy nhất có vẻ hợp lý. Đối chiếu các giá trị trả về với trang hoặc dữ liệu được cung cấp.
Với tài liệu hình ảnh hoặc âm thanh, xác định đối tượng, nhãn, sự kiện hoặc đoạn ghi liên quan. Yêu cầu loại văn bản cần thiết: giá trị nhìn thấy trên biểu đồ, mô tả sự kiện, bản chép lời hoặc bản tóm tắt. Các sản phẩm này khác nhau, và chỉ dẫn cần nói rõ loại nào phải tạo. Thẻ gốc chung liệt kê Flash Image và Flash Audio như những khả năng có tên riêng; đầu ra hình ảnh và giọng nói được tạo của chúng không thuộc cấu hình văn bản ổn định này.
Cấu hình đám mây chính xác của Google ghi nhận đầu vào PDF và văn bản thuần với giới hạn riêng theo giao diện: 50 MB cho mỗi PDF nhập qua API và tối đa 3,000 trang mỗi tệp, cùng giới hạn 7 MB cho tệp văn bản thuần. Cấu hình đó cũng mô tả khoảng 45 phút video có âm thanh hoặc một giờ không có âm thanh, và khoảng 8.4 giờ âm thanh trong hạn mức đầu vào một triệu token. Đây là các ràng buộc được nêu của giao diện đám mây, khác với cửa sổ token chung của mô hình. Chuẩn bị phần liên quan và định dạng nguồn thay vì giả định mọi loại tệp hoặc đường tải lên có cùng giới hạn.
Bảng Gemini API chính xác liệt kê gọi hàm, thực thi mã, tìm kiếm tệp, grounding bằng tìm kiếm, grounding bằng Maps, ngữ cảnh URL và đầu ra có cấu trúc. Định nghĩa vai trò của từng hàm và hình dạng tham số, rồi tiếp tục từ kết quả thực tế được trả về. Mô hình có thể yêu cầu một thao tác, trong khi ứng dụng kết nối thực hiện thao tác đó. Giữ ngữ cảnh thought-signature cần thiết khi tiếp tục tác vụ suy luận trong giao diện không trạng thái. Câu trả lời có cấu trúc hoặc đề xuất gọi hàm không độc lập xác nhận rằng thao tác bên ngoài đã thành công.
Thẻ mô hình gốc đưa ra ngữ cảnh 1M và đầu ra văn bản 64K, trong khi bảng API chính xác quy định 1,048,576 token đầu vào và 65,536 token đầu ra. Giới hạn phản hồi gồm cả token suy nghĩ, nên giới hạn quá nhỏ có thể khiến câu trả lời cuối bị cắt hoặc trống. Yêu cầu sản phẩm có độ dài phù hợp với hạn mức đầu ra và dùng ngân sách suy luận để định hướng nỗ lực. Bộ nhớ đệm, xử lý hàng loạt, Flex và Priority được tài liệu hóa cho cấu hình này của nhà sản xuất. Giữ mã định danh mục khi chuẩn bị nhiều bản ghi độc lập.
Phiên bản ổn định vẫn khác với các biến thể Flash Preview và mô hình Gemini 3 ra sau. Thẻ của nó liệt kê khả năng tạo thông tin sai, hạn chế về hiểu quan hệ nhân quả và suy luận logic phức tạp hoặc phản thực, cùng mốc kiến thức tháng 1 năm 2025. Cung cấp bằng chứng mới khi tác vụ phụ thuộc thông tin mới hơn. Kiểm tra phép tính, giá trị trích xuất, bản chép lời và mã đề xuất theo nguồn hoặc kết quả thực thi thực tế. Suy nghĩ lai hữu ích khi hỗ trợ kết quả cụ thể đó, thay vì trở thành vật thay thế cho việc xem xét kết quả.
POST /v1/messagestextjson, sse| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn google/gemini-2.5-flash | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn user, assistant | Mặc định— |
Trườngmessages[].content | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmax_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Văn bản · Văn bản UTF-8
Chuỗi messages[].content
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages, max_tokens |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngstream |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốtext_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
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Token ngữ cảnh, lớn hơn | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm | Phí |
|---|---|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | 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 $0.00006 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0001666666666666666 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | 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 $0.00006 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0001666666666666666 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "google/gemini-2.5-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-2.5-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-2.5-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON hoặc SSE
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.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngid | Loạistring |
Trườngmodel | Loạistring |
Trườngcontent[] | Loạitext|thinking|tool_use|other content block |
Trườngstop_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| 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. |
Ailoot gemini-2.5-flash
Ailoot Ultra gemini-2.5-flash, google/gemini-2.5-flash
/chat/completions
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Extract changes in an approval rule\n\nCompare these rules for a purchase request. [OLD] Any manager may approve expenses up to 500 units. [NEW] A team manager may approve up to 300 units; above that, finance approval is required. Return the changed requirement, source wording and effect on a 450-unit request. Mark any ambiguity about the currency.A structured comparison and a source-backed explanation of the 450-unit case, with the currency gap retained.Check that the example uses the new threshold and does not invent the unit's currency.