Gemini 3.1 Pro Preview dành cho tư liệu phức tạp và tác vụ cần nhiều quyết định liên tiếp. Google nhấn mạnh kỹ thuật phần mềm, sử dụng công cụ và tính nhất quán của các câu trả lời dựa trên dữ kiện. Mô hình giúp phân tích tập dữ liệu lớn, toàn bộ kho mã phần mềm và tác vụ kết hợp văn bản với tư liệu hình ảnh hoặc âm thanh.
Đặc tính do Google công bố liệt kê văn bản, ảnh, video, âm thanh và PDF. Trong danh mục Ailoot API hiện tại, các phương thức văn bản công bố đầu vào văn bản và ảnh, đầu ra văn bản. Video, âm thanh và PDF không nằm trong tập đầu vào này. Ngữ cảnh dài chứa tối đa 1 048 576 token đầu vào, câu trả lời văn bản tối đa 65 536 token đầu ra. Hiểu ảnh và âm thanh không có nghĩa tạo được chúng: đầu ra của phiên bản này vẫn là văn bản.
Thinking cho phép dành thêm nỗ lực cho suy luận nội bộ. Trong chế độ mô hình cơ sở được Google mô tả, mức mặc định là high; có các mức low, medium, high. Những giá trị này mô tả mô hình cơ sở của Google; chế độ và khả năng điều khiển qua Ailoot API phụ thuộc vào phương thức cùng biến thể mô hình đã chọn. Các kịch bản chính gồm lập trình phức tạp, phát triển thuật toán, lập kế hoạch chiến lược và cải thiện giải pháp từng bước. Điều này đặc biệt hữu ích khi cần xét nhiều yêu cầu liên quan và quay lại kết quả trung gian.
Các khả năng của mô hình gồm gọi hàm, thực thi mã và câu trả lời có cấu trúc. Mô hình hỗ trợ lưu đệm ngữ cảnh, bổ sung căn cứ từ tìm kiếm, Google Maps và sử dụng nội dung địa chỉ web; có xử lý theo lô. Tập khả năng này cho phép xây dựng quy trình mà mô hình phân tích dữ liệu, chọn công cụ tiếp theo và tạo kết quả cuối cùng. Khả năng sử dụng thực tế từng công cụ phụ thuộc vào phương thức làm việc với mô hình.
Thẻ này thuộc phiên bản xem trước gemini-3.1-pro-preview. Nền tảng là Gemini 3 Pro. Nhà sản xuất nêu riêng biến thể gemini-3.1-pro-preview-customtools, hướng tới quy trình có trình thông dịch lệnh và công cụ tùy chỉnh. Các ưu tiên chọn công cụ và đặc điểm hành vi của biến thể đó không phải đặc tính của phiên bản Preview thông thường.
Mô hình vẫn có các giới hạn chung của dòng cơ sở: câu trả lời có thể chứa thông tin bịa đặt, và một số yêu cầu có thể xử lý chậm hoặc kết thúc do hết thời gian chờ. Suy luận nhiều bước, ngữ cảnh lớn và quyền sử dụng dữ liệu giúp xử lý tác vụ phức tạp, nhưng không biến mọi kết luận được tạo thành dữ kiện đã kiểm chứng.
", "aboutText": "Gemini 3.1 Pro Preview dành cho tư liệu phức tạp và tác vụ cần nhiều quyết định liên tiếp. Google nhấn mạnh kỹ thuật phần mềm, sử dụng công cụ và tính nhất quán của các câu trả lời dựa trên dữ kiện. Mô hình giúp phân tích tập dữ liệu lớn, toàn bộ kho mã phần mềm và tác vụ kết hợp văn bản với tư liệu hình ảnh hoặc âm thanh.\n\n### Mô hình hiểu những tư liệu nào\n\nĐặc tính do Google công bố liệt kê **văn bản, ảnh, video, âm thanh và PDF**. Trong danh mục Ailoot API hiện tại, các phương thức văn bản công bố đầu vào **văn bản và ảnh**, đầu ra văn bản. Video, âm thanh và PDF không nằm trong tập đầu vào này. Ngữ cảnh dài chứa tối đa **1 048 576 token đầu vào**, câu trả lời văn bản tối đa **65 536 token đầu ra**. Hiểu ảnh và âm thanh không có nghĩa tạo được chúng: đầu ra của phiên bản này vẫn là văn bản.\n\n### Suy luận và làm việc từng bước\n\nThinking cho phép dành thêm nỗ lực cho suy luận nội bộ. Trong chế độ mô hình cơ sở được Google mô tả, mức mặc định là `high`; có các mức `low`, `medium`, `high`. Những giá trị này mô tả mô hình cơ sở của Google; chế độ và khả năng điều khiển qua Ailoot API phụ thuộc vào phương thức cùng biến thể mô hình đã chọn. Các kịch bản chính gồm lập trình phức tạp, phát triển thuật toán, lập kế hoạch chiến lược và cải thiện giải pháp từng bước. Điều này đặc biệt hữu ích khi cần xét nhiều yêu cầu liên quan và quay lại kết quả trung gian.\n\nCác khả năng của mô hình gồm gọi hàm, thực thi mã và câu trả lời có cấu trúc. Mô hình hỗ trợ lưu đệm ngữ cảnh, bổ sung căn cứ từ tìm kiếm, Google Maps và sử dụng nội dung địa chỉ web; có xử lý theo lô. Tập khả năng này cho phép xây dựng quy trình mà mô hình phân tích dữ liệu, chọn công cụ tiếp theo và tạo kết quả cuối cùng. Khả năng sử dụng thực tế từng công cụ phụ thuộc vào phương thức làm việc với mô hình.\n\n### Phiên bản và đặc điểm\n\nThẻ này thuộc phiên bản xem trước `gemini-3.1-pro-preview`. Nền tảng là Gemini 3 Pro. Nhà sản xuất nêu riêng biến thể `gemini-3.1-pro-preview-customtools`, hướng tới quy trình có trình thông dịch lệnh và công cụ tùy chỉnh. Các ưu tiên chọn công cụ và đặc điểm hành vi của biến thể đó không phải đặc tính của phiên bản Preview thông thường.\n\nMô hình vẫn có các giới hạn chung của dòng cơ sở: câu trả lời có thể chứa thông tin bịa đặt, và một số yêu cầu có thể xử lý chậm hoặc kết thúc do hết thời gian chờ. Suy luận nhiều bước, ngữ cảnh lớn và quyền sử dụng dữ liệu giúp xử lý tác vụ phức tạp, nhưng không biến mọi kết luận được tạo thành dữ kiện đã kiểm chứng.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Schedule dependent engineering work\n\nPlan these tasks with two engineers, one task per engineer at a time: A takes 2 days; B takes 3 days after A; C takes 2 days after A; D takes 1 day after both B and C. No task may be split. Give a day-by-day allocation, earliest finish and dependency check.A two-engineer schedule, total elapsed days and a concise check that every prerequisite is satisfied.Neither B nor C starts before A ends, and D waits for both; recompute the claimed finish from the allocation.gemini-3.1-proMô hình đa phương thức của Google dành cho tác vụ lập trình phức tạp, phân tích tư liệu lớn và công việc nhiều bước chính xác với công cụ.
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 3.1 Pro Preview dành cho tư liệu phức tạp và tác vụ cần nhiều quyết định liên tiếp. Google nhấn mạnh kỹ thuật phần mềm, sử dụng công cụ và tính nhất quán của các câu trả lời dựa trên dữ kiện. Mô hình giúp phân tích tập dữ liệu lớn, toàn bộ kho mã phần mềm và tác vụ kết hợp văn bản với tư liệu hình ảnh hoặc âm thanh.
Đặc tính do Google công bố liệt kê văn bản, ảnh, video, âm thanh và PDF. Trong danh mục Ailoot API hiện tại, các phương thức văn bản công bố đầu vào văn bản và ảnh, đầu ra văn bản. Video, âm thanh và PDF không nằm trong tập đầu vào này. Ngữ cảnh dài chứa tối đa 1 048 576 token đầu vào, câu trả lời văn bản tối đa 65 536 token đầu ra. Hiểu ảnh và âm thanh không có nghĩa tạo được chúng: đầu ra của phiên bản này vẫn là văn bản.
Thinking cho phép dành thêm nỗ lực cho suy luận nội bộ. Trong chế độ mô hình cơ sở được Google mô tả, mức mặc định là high; có các mức low, medium, high. Những giá trị này mô tả mô hình cơ sở của Google; chế độ và khả năng điều khiển qua Ailoot API phụ thuộc vào phương thức cùng biến thể mô hình đã chọn. Các kịch bản chính gồm lập trình phức tạp, phát triển thuật toán, lập kế hoạch chiến lược và cải thiện giải pháp từng bước. Điều này đặc biệt hữu ích khi cần xét nhiều yêu cầu liên quan và quay lại kết quả trung gian.
Các khả năng của mô hình gồm gọi hàm, thực thi mã và câu trả lời có cấu trúc. Mô hình hỗ trợ lưu đệm ngữ cảnh, bổ sung căn cứ từ tìm kiếm, Google Maps và sử dụng nội dung địa chỉ web; có xử lý theo lô. Tập khả năng này cho phép xây dựng quy trình mà mô hình phân tích dữ liệu, chọn công cụ tiếp theo và tạo kết quả cuối cùng. Khả năng sử dụng thực tế từng công cụ phụ thuộc vào phương thức làm việc với mô hình.
Thẻ này thuộc phiên bản xem trước gemini-3.1-pro-preview. Nền tảng là Gemini 3 Pro. Nhà sản xuất nêu riêng biến thể gemini-3.1-pro-preview-customtools, hướng tới quy trình có trình thông dịch lệnh và công cụ tùy chỉnh. Các ưu tiên chọn công cụ và đặc điểm hành vi của biến thể đó không phải đặc tính của phiên bản Preview thông thường.
Mô hình vẫn có các giới hạn chung của dòng cơ sở: câu trả lời có thể chứa thông tin bịa đặt, và một số yêu cầu có thể xử lý chậm hoặc kết thúc do hết thời gian chờ. Suy luận nhiều bước, ngữ cảnh lớn và quyền sử dụng dữ liệu giúp xử lý tác vụ phức tạp, nhưng không biến mọi kết luận được tạo thành dữ kiện đã kiểm chứng.
POST /v1/messagestext, imagetext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn gemini-3.1-pro | 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/messages| Độ dài yêu cầu, token | Đầu vào | Đầu ra | Đọc bộ nhớ đệm | Ghi bộ nhớ đệm | Bộ nhớ đệm 5 phút | Bộ nhớ đệm 1 giờ |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Độ dài yêu cầu, token(0; 200.000] | Đầu vào0,002 US$ | Đầu ra0,012 US$ | Đọc bộ nhớ đệm0,0002 US$ | Ghi bộ nhớ đệmGiá cơ bản: — | Bộ nhớ đệm 5 phútGiá cơ bản: — | Bộ nhớ đệm 1 giờGiá cơ bản: — |
| Độ dài yêu cầu, token(200.000; ∞) | Đầu vào0,004 US$ | Đầu ra0,018 US$ | Đọc bộ nhớ đệm0,0004 US$ | Ghi bộ nhớ đệmGiá cơ bản: — | Bộ nhớ đệm 5 phútGiá cơ bản: — | Bộ nhớ đệm 1 giờGiá cơ bản: — |
Mức phí bằng USD cho mỗi 1K token. Nếu chưa đặt mức phí, mức phí cơ bản của phương thức này được kế thừa; «—» nghĩa là chưa đặt mức phí cơ bản.
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: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-3.1-pro", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-3.1-pro", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="gemini-3.1-pro",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "gemini-3.1-pro",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.messages.stream(model='gemini-3.1-pro',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-3.1-pro
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
gemini-3.1-proMô hình đa phương thức của Google dành cho tác vụ lập trình phức tạp, phân tích tư liệu lớn và công việc nhiều bước chính xác với công cụ.
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 3.1 Pro Preview dành cho tư liệu phức tạp và tác vụ cần nhiều quyết định liên tiếp. Google nhấn mạnh kỹ thuật phần mềm, sử dụng công cụ và tính nhất quán của các câu trả lời dựa trên dữ kiện. Mô hình giúp phân tích tập dữ liệu lớn, toàn bộ kho mã phần mềm và tác vụ kết hợp văn bản với tư liệu hình ảnh hoặc âm thanh.
Đặc tính do Google công bố liệt kê văn bản, ảnh, video, âm thanh và PDF. Trong danh mục Ailoot API hiện tại, các phương thức văn bản công bố đầu vào văn bản và ảnh, đầu ra văn bản. Video, âm thanh và PDF không nằm trong tập đầu vào này. Ngữ cảnh dài chứa tối đa 1 048 576 token đầu vào, câu trả lời văn bản tối đa 65 536 token đầu ra. Hiểu ảnh và âm thanh không có nghĩa tạo được chúng: đầu ra của phiên bản này vẫn là văn bản.
Thinking cho phép dành thêm nỗ lực cho suy luận nội bộ. Trong chế độ mô hình cơ sở được Google mô tả, mức mặc định là high; có các mức low, medium, high. Những giá trị này mô tả mô hình cơ sở của Google; chế độ và khả năng điều khiển qua Ailoot API phụ thuộc vào phương thức cùng biến thể mô hình đã chọn. Các kịch bản chính gồm lập trình phức tạp, phát triển thuật toán, lập kế hoạch chiến lược và cải thiện giải pháp từng bước. Điều này đặc biệt hữu ích khi cần xét nhiều yêu cầu liên quan và quay lại kết quả trung gian.
Các khả năng của mô hình gồm gọi hàm, thực thi mã và câu trả lời có cấu trúc. Mô hình hỗ trợ lưu đệm ngữ cảnh, bổ sung căn cứ từ tìm kiếm, Google Maps và sử dụng nội dung địa chỉ web; có xử lý theo lô. Tập khả năng này cho phép xây dựng quy trình mà mô hình phân tích dữ liệu, chọn công cụ tiếp theo và tạo kết quả cuối cùng. Khả năng sử dụng thực tế từng công cụ phụ thuộc vào phương thức làm việc với mô hình.
Thẻ này thuộc phiên bản xem trước gemini-3.1-pro-preview. Nền tảng là Gemini 3 Pro. Nhà sản xuất nêu riêng biến thể gemini-3.1-pro-preview-customtools, hướng tới quy trình có trình thông dịch lệnh và công cụ tùy chỉnh. Các ưu tiên chọn công cụ và đặc điểm hành vi của biến thể đó không phải đặc tính của phiên bản Preview thông thường.
Mô hình vẫn có các giới hạn chung của dòng cơ sở: câu trả lời có thể chứa thông tin bịa đặt, và một số yêu cầu có thể xử lý chậm hoặc kết thúc do hết thời gian chờ. Suy luận nhiều bước, ngữ cảnh lớn và quyền sử dụng dữ liệu giúp xử lý tác vụ phức tạp, nhưng không biến mọi kết luận được tạo thành dữ kiện đã kiểm chứng.
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-3.1-pro | 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}:generateContent| Độ dài yêu cầu, token | Đầu vào | Đầu ra | Đọc bộ nhớ đệm | Ghi bộ nhớ đệm | Bộ nhớ đệm 5 phút | Bộ nhớ đệm 1 giờ |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Độ dài yêu cầu, token(0; 200.000] | Đầu vào0,002 US$ | Đầu ra0,012 US$ | Đọc bộ nhớ đệm0,0002 US$ | Ghi bộ nhớ đệmGiá cơ bản: — | Bộ nhớ đệm 5 phútGiá cơ bản: — | Bộ nhớ đệm 1 giờGiá cơ bản: — |
| Độ dài yêu cầu, token(200.000; ∞) | Đầu vào0,004 US$ | Đầu ra0,018 US$ | Đọc bộ nhớ đệm0,0004 US$ | Ghi bộ nhớ đệmGiá cơ bản: — | Bộ nhớ đệm 5 phútGiá cơ bản: — | Bộ nhớ đệm 1 giờGiá cơ bản: — |
Mức phí bằng USD cho mỗi 1K token. Nếu chưa đặt mức phí, mức phí cơ bản của phương thức này được kế thừa; «—» nghĩa là chưa đặt mức phí cơ bản.
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: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"contents": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["contents"]=[{"role":"user","parts":[{"text":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.1-pro:generateContent \\\n -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["contents"][0]["parts"].append({"inlineData":{"mimeType":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.1-pro:generateContent \\\n -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nfrom google import genai\nfrom google.genai import types\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = genai.Client(\n api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],\n http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"),\n)\nresp = client.models.generate_content(model="gemini-3.1-pro", contents="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_json_dict())\nimport { GoogleGenAI } from "@google/genai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, httpOptions: { baseUrl: "https://api.ailoot.ai" } });\nconst resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-3.1-pro", contents: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom google import genai\nfrom google.genai import types\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=genai.Client(api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"))\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\ncount=0\nwith Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for chunk in client.models.generate_content_stream(model='gemini-3.1-pro',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-3.1-pro
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Schedule dependent engineering work\n\nPlan these tasks with two engineers, one task per engineer at a time: A takes 2 days; B takes 3 days after A; C takes 2 days after A; D takes 1 day after both B and C. No task may be split. Give a day-by-day allocation, earliest finish and dependency check.A two-engineer schedule, total elapsed days and a concise check that every prerequisite is satisfied.Neither B nor C starts before A ends, and D waits for both; recompute the claimed finish from the allocation.