Gemini 3.6 Flash là cấu hình đa phương thức chủ lực của Google dành cho lập trình, công việc kiến thức và thực thi theo tác tử. Mô hình phát triển từ Gemini 3.5 Flash, tập trung cải thiện hiệu năng đa phương thức và hiệu quả token. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF, trả văn bản. Nhiệm vụ hữu ích có thể kết hợp mã, ảnh chụp màn hình và yêu cầu, hoặc so sánh biểu đồ hay bản vẽ trực quan với ràng buộc viết để tạo lời giải thích đã kiểm tra hoặc chỉnh sửa có mục tiêu.
Hướng dẫn nhà phát triển nhấn mạnh giảm bước suy luận, lượt và lời gọi công cụ không cần thiết trong công việc nhiều bước, đồng thời chỉnh sửa tập trung hơn. Với chẩn đoán, cung cấp lỗi quan sát được, nguồn liên quan và hành vi cần giữ nguyên. Với gỡ lỗi biểu đồ, yêu cầu mô hình xem vì sao biểu đồ hiển thị sai chuỗi dữ liệu, xác định phép biến đổi dữ liệu liên quan và đề xuất một chỉnh sửa trong khi giữ bố cục xung quanh. Sau đó có thể đối chiếu kết quả với dữ liệu đầu vào thực tế và hành vi biểu đồ yêu cầu.
Kiểm tra bằng chương trình ngay từ đầu là hành vi đặc trưng được mô tả cho 3.6. Nhà sản xuất cho biết mô hình thường xuyên hơn dùng mã chẩn đoán để xem vấn đề trước khi thay đổi. Cách này có thể hỗ trợ tìm hiểu phức tạp, nhưng hướng dẫn lưu ý có thể bổ sung bước khám phá cho công việc frontend thông thường. Nêu tác vụ cần điều tra, chỉnh sửa đơn giản hay so sánh thiết kế. Cung cấp thông tin làm rõ khác biệt đó và quy định hành động được phép cho công cụ của ứng dụng kết nối.
Suy luận không gian và đa phương thức cũng được nhấn mạnh: diễn giải biểu đồ, chuyển đổi bản vẽ trực quan và bố cục web nhiều thành phần. Cung cấp góc nhìn hoặc các trang liên quan, xác định nội dung cần diễn giải và yêu cầu bằng chứng đằng sau kết luận. Với tác vụ thiết kế, đưa hướng dẫn bố cục và phong cách cụ thể. Nhà sản xuất lưu ý trọng tâm mã hoạt động được và việc người đánh giá đôi khi thích phong cách hình ảnh của mô hình trước hơn, nên đề bài hình ảnh rõ ràng hữu ích. Đối chiếu kết quả với sơ đồ thực tế hoặc yêu cầu thiết kế.
Medium là mức suy luận mặc định được ghi trong tài liệu. Bảng mức suy luận riêng của mô hình Google liệt kê minimal, low, medium và high; hướng dẫn chuyển đổi 3.6 dùng medium hoặc high trong ví dụ nỗ lực. Trang cụ thể liệt kê gọi hàm, thực thi mã, tìm kiếm tệp, sử dụng kết quả tìm kiếm làm căn cứ, sử dụng thông tin Maps làm căn cứ, ngữ cảnh URL và đầu ra có cấu trúc, với Computer Use là khả năng xem trước. Định nghĩa rõ đầu vào hàm và kết quả bắt buộc. Hàm do mô hình chọn cần kết quả ứng dụng thực tế trước khi câu trả lời sau có thể dựa vào kết quả đó. Với phân tích có cấu trúc, định nghĩa lược đồ và bằng chứng nguồn cần cho từng phát hiện.
Hướng dẫn 3.6 thay đổi cách chuẩn bị so với các yêu cầu Gemini trước. Hướng dẫn ngừng khuyến nghị thiết lập lấy mẫu temperature, top-p và top-k, từ chối lượt model cuối được điền sẵn và khuyến nghị chỉ dẫn hệ thống hoặc đầu ra có cấu trúc để điều khiển câu trả lời. Quy tắc phản hồi hàm ghép phản hồi với lời gọi theo định danh và tên, còn nền tảng Gemini 3 giữ chữ ký suy luận khi dùng nhiều lượt. Phần tiếp nối thực tế cần mang theo lịch sử liên quan và kết quả công cụ không sửa đổi thay vì bắt chước tiền tố câu trả lời trước.
Thẻ gốc quy định ngữ cảnh đầu vào đến 1M và đầu ra văn bản 64K; bảng API cụ thể ghi 1,048,576 token đầu vào và 65,536 token đầu ra. Tính chỉ dẫn, lịch sử và phương tiện vào ngân sách đầu vào, đồng thời yêu cầu đầu ra có kích thước phù hợp tác vụ. Trang nhà sản xuất còn liệt kê bộ nhớ đệm, xử lý theo lô, Flex và Priority. Khi xử lý các bản ghi độc lập, giữ định danh bản ghi và định dạng kết quả tường minh. Đầu ra là sản phẩm văn bản, ngay cả khi bằng chứng gồm ảnh chụp, âm thanh hoặc video.
Hạn chế có thể gồm bịa đặt thông tin và đôi khi chậm hoặc hết thời gian. Mốc tháng 3 năm 2026 bao gồm các lĩnh vực có kiến thức vẫn giới hạn ở tháng 1 năm 2025, nên đính kèm tài liệu mới hơn hoặc dùng quy trình cung cấp thông tin làm căn cứ được ghi trong tài liệu khi dữ kiện hiện hành quan trọng. Kiểm tra phép tính, tham chiếu nguồn, diễn giải hình ảnh và sửa đổi đề xuất. Cách chuẩn bị đặc trưng cho phiên bản này là đề bài chẩn đoán tập trung, phạm vi công cụ rõ và ràng buộc thiết kế tường minh, tiếp theo là kiểm tra kết quả cụ thể.
", "aboutText": "Gemini 3.6 Flash là cấu hình đa phương thức chủ lực của Google dành cho lập trình, công việc kiến thức và thực thi theo tác tử. Mô hình phát triển từ Gemini 3.5 Flash, tập trung cải thiện hiệu năng đa phương thức và hiệu quả token. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF, trả văn bản. Nhiệm vụ hữu ích có thể kết hợp mã, ảnh chụp màn hình và yêu cầu, hoặc so sánh biểu đồ hay bản vẽ trực quan với ràng buộc viết để tạo lời giải thích đã kiểm tra hoặc chỉnh sửa có mục tiêu.\n\nHướng dẫn nhà phát triển nhấn mạnh giảm bước suy luận, lượt và lời gọi công cụ không cần thiết trong công việc nhiều bước, đồng thời chỉnh sửa tập trung hơn. Với chẩn đoán, cung cấp lỗi quan sát được, nguồn liên quan và hành vi cần giữ nguyên. Với gỡ lỗi biểu đồ, yêu cầu mô hình xem vì sao biểu đồ hiển thị sai chuỗi dữ liệu, xác định phép biến đổi dữ liệu liên quan và đề xuất một chỉnh sửa trong khi giữ bố cục xung quanh. Sau đó có thể đối chiếu kết quả với dữ liệu đầu vào thực tế và hành vi biểu đồ yêu cầu.\n\nKiểm tra bằng chương trình ngay từ đầu là hành vi đặc trưng được mô tả cho 3.6. Nhà sản xuất cho biết mô hình thường xuyên hơn dùng mã chẩn đoán để xem vấn đề trước khi thay đổi. Cách này có thể hỗ trợ tìm hiểu phức tạp, nhưng hướng dẫn lưu ý có thể bổ sung bước khám phá cho công việc frontend thông thường. Nêu tác vụ cần điều tra, chỉnh sửa đơn giản hay so sánh thiết kế. Cung cấp thông tin làm rõ khác biệt đó và quy định hành động được phép cho công cụ của ứng dụng kết nối.\n\nSuy luận không gian và đa phương thức cũng được nhấn mạnh: diễn giải biểu đồ, chuyển đổi bản vẽ trực quan và bố cục web nhiều thành phần. Cung cấp góc nhìn hoặc các trang liên quan, xác định nội dung cần diễn giải và yêu cầu bằng chứng đằng sau kết luận. Với tác vụ thiết kế, đưa hướng dẫn bố cục và phong cách cụ thể. Nhà sản xuất lưu ý trọng tâm mã hoạt động được và việc người đánh giá đôi khi thích phong cách hình ảnh của mô hình trước hơn, nên đề bài hình ảnh rõ ràng hữu ích. Đối chiếu kết quả với sơ đồ thực tế hoặc yêu cầu thiết kế.\n\nMedium là mức suy luận mặc định được ghi trong tài liệu. Bảng mức suy luận riêng của mô hình Google liệt kê minimal, low, medium và high; hướng dẫn chuyển đổi 3.6 dùng medium hoặc high trong ví dụ nỗ lực. Trang cụ thể liệt kê gọi hàm, thực thi mã, tìm kiếm tệp, sử dụng kết quả tìm kiếm làm căn cứ, sử dụng thông tin Maps làm căn cứ, ngữ cảnh URL và đầu ra có cấu trúc, với Computer Use là khả năng xem trước. Định nghĩa rõ đầu vào hàm và kết quả bắt buộc. Hàm do mô hình chọn cần kết quả ứng dụng thực tế trước khi câu trả lời sau có thể dựa vào kết quả đó. Với phân tích có cấu trúc, định nghĩa lược đồ và bằng chứng nguồn cần cho từng phát hiện.\n\nHướng dẫn 3.6 thay đổi cách chuẩn bị so với các yêu cầu Gemini trước. Hướng dẫn ngừng khuyến nghị thiết lập lấy mẫu temperature, top-p và top-k, từ chối lượt model cuối được điền sẵn và khuyến nghị chỉ dẫn hệ thống hoặc đầu ra có cấu trúc để điều khiển câu trả lời. Quy tắc phản hồi hàm ghép phản hồi với lời gọi theo định danh và tên, còn nền tảng Gemini 3 giữ chữ ký suy luận khi dùng nhiều lượt. Phần tiếp nối thực tế cần mang theo lịch sử liên quan và kết quả công cụ không sửa đổi thay vì bắt chước tiền tố câu trả lời trước.\n\nThẻ gốc quy định ngữ cảnh đầu vào đến 1M và đầu ra văn bản 64K; bảng API cụ thể ghi 1,048,576 token đầu vào và 65,536 token đầu ra. Tính chỉ dẫn, lịch sử và phương tiện vào ngân sách đầu vào, đồng thời yêu cầu đầu ra có kích thước phù hợp tác vụ. Trang nhà sản xuất còn liệt kê bộ nhớ đệm, xử lý theo lô, Flex và Priority. Khi xử lý các bản ghi độc lập, giữ định danh bản ghi và định dạng kết quả tường minh. Đầu ra là sản phẩm văn bản, ngay cả khi bằng chứng gồm ảnh chụp, âm thanh hoặc video.\n\nHạn chế có thể gồm bịa đặt thông tin và đôi khi chậm hoặc hết thời gian. Mốc tháng 3 năm 2026 bao gồm các lĩnh vực có kiến thức vẫn giới hạn ở tháng 1 năm 2025, nên đính kèm tài liệu mới hơn hoặc dùng quy trình cung cấp thông tin làm căn cứ được ghi trong tài liệu khi dữ kiện hiện hành quan trọng. Kiểm tra phép tính, tham chiếu nguồn, diễn giải hình ảnh và sửa đổi đề xuất. Cách chuẩn bị đặc trưng cho phiên bản này là đề bài chẩn đoán tập trung, phạm vi công cụ rõ và ràng buộc thiết kế tường minh, tiếp theo là kiểm tra kết quả cụ thể.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Diagnose swapped chart series\n\nA chart receives [{month:'Jan', sales:20, returns:2}, {month:'Feb', sales:30, returns:3}], but its Sales series uses rows.map(r => r.returns). Identify the data-binding error and propose one correction. Keep the existing month labels and Returns series unchanged. Include a small assertion showing the expected Sales data without claiming the chart was rendered.One corrected series expression and a concrete assertion against the supplied data.Only the Sales binding changes, and its values come from sales rather than returns.gemini-3.6-flashGemini 3.6 Flash là mô hình văn bản đa phương thức của Google dành cho lập trình, phân tích không gian và tác tử nhiều bước. Mô hình chú trọng kiểm tra chẩn đoán, chỉnh sửa tập trung và giảm vòng lặp thực thi không cần thiết. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF, có công cụ, đầu ra có cấu trúc và giới hạn đầu vào 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 3.6 Flash là cấu hình đa phương thức chủ lực của Google dành cho lập trình, công việc kiến thức và thực thi theo tác tử. Mô hình phát triển từ Gemini 3.5 Flash, tập trung cải thiện hiệu năng đa phương thức và hiệu quả token. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF, trả văn bản. Nhiệm vụ hữu ích có thể kết hợp mã, ảnh chụp màn hình và yêu cầu, hoặc so sánh biểu đồ hay bản vẽ trực quan với ràng buộc viết để tạo lời giải thích đã kiểm tra hoặc chỉnh sửa có mục tiêu.
Hướng dẫn nhà phát triển nhấn mạnh giảm bước suy luận, lượt và lời gọi công cụ không cần thiết trong công việc nhiều bước, đồng thời chỉnh sửa tập trung hơn. Với chẩn đoán, cung cấp lỗi quan sát được, nguồn liên quan và hành vi cần giữ nguyên. Với gỡ lỗi biểu đồ, yêu cầu mô hình xem vì sao biểu đồ hiển thị sai chuỗi dữ liệu, xác định phép biến đổi dữ liệu liên quan và đề xuất một chỉnh sửa trong khi giữ bố cục xung quanh. Sau đó có thể đối chiếu kết quả với dữ liệu đầu vào thực tế và hành vi biểu đồ yêu cầu.
Kiểm tra bằng chương trình ngay từ đầu là hành vi đặc trưng được mô tả cho 3.6. Nhà sản xuất cho biết mô hình thường xuyên hơn dùng mã chẩn đoán để xem vấn đề trước khi thay đổi. Cách này có thể hỗ trợ tìm hiểu phức tạp, nhưng hướng dẫn lưu ý có thể bổ sung bước khám phá cho công việc frontend thông thường. Nêu tác vụ cần điều tra, chỉnh sửa đơn giản hay so sánh thiết kế. Cung cấp thông tin làm rõ khác biệt đó và quy định hành động được phép cho công cụ của ứng dụng kết nối.
Suy luận không gian và đa phương thức cũng được nhấn mạnh: diễn giải biểu đồ, chuyển đổi bản vẽ trực quan và bố cục web nhiều thành phần. Cung cấp góc nhìn hoặc các trang liên quan, xác định nội dung cần diễn giải và yêu cầu bằng chứng đằng sau kết luận. Với tác vụ thiết kế, đưa hướng dẫn bố cục và phong cách cụ thể. Nhà sản xuất lưu ý trọng tâm mã hoạt động được và việc người đánh giá đôi khi thích phong cách hình ảnh của mô hình trước hơn, nên đề bài hình ảnh rõ ràng hữu ích. Đối chiếu kết quả với sơ đồ thực tế hoặc yêu cầu thiết kế.
Medium là mức suy luận mặc định được ghi trong tài liệu. Bảng mức suy luận riêng của mô hình Google liệt kê minimal, low, medium và high; hướng dẫn chuyển đổi 3.6 dùng medium hoặc high trong ví dụ nỗ lực. Trang cụ thể liệt kê gọi hàm, thực thi mã, tìm kiếm tệp, sử dụng kết quả tìm kiếm làm căn cứ, sử dụng thông tin Maps làm căn cứ, ngữ cảnh URL và đầu ra có cấu trúc, với Computer Use là khả năng xem trước. Định nghĩa rõ đầu vào hàm và kết quả bắt buộc. Hàm do mô hình chọn cần kết quả ứng dụng thực tế trước khi câu trả lời sau có thể dựa vào kết quả đó. Với phân tích có cấu trúc, định nghĩa lược đồ và bằng chứng nguồn cần cho từng phát hiện.
Hướng dẫn 3.6 thay đổi cách chuẩn bị so với các yêu cầu Gemini trước. Hướng dẫn ngừng khuyến nghị thiết lập lấy mẫu temperature, top-p và top-k, từ chối lượt model cuối được điền sẵn và khuyến nghị chỉ dẫn hệ thống hoặc đầu ra có cấu trúc để điều khiển câu trả lời. Quy tắc phản hồi hàm ghép phản hồi với lời gọi theo định danh và tên, còn nền tảng Gemini 3 giữ chữ ký suy luận khi dùng nhiều lượt. Phần tiếp nối thực tế cần mang theo lịch sử liên quan và kết quả công cụ không sửa đổi thay vì bắt chước tiền tố câu trả lời trước.
Thẻ gốc quy định ngữ cảnh đầu vào đến 1M và đầu ra văn bản 64K; bảng API cụ thể ghi 1,048,576 token đầu vào và 65,536 token đầu ra. Tính chỉ dẫn, lịch sử và phương tiện vào ngân sách đầu vào, đồng thời yêu cầu đầu ra có kích thước phù hợp tác vụ. Trang nhà sản xuất còn liệt kê bộ nhớ đệm, xử lý theo lô, Flex và Priority. Khi xử lý các bản ghi độc lập, giữ định danh bản ghi và định dạng kết quả tường minh. Đầu ra là sản phẩm văn bản, ngay cả khi bằng chứng gồm ảnh chụp, âm thanh hoặc video.
Hạn chế có thể gồm bịa đặt thông tin và đôi khi chậm hoặc hết thời gian. Mốc tháng 3 năm 2026 bao gồm các lĩnh vực có kiến thức vẫn giới hạn ở tháng 1 năm 2025, nên đính kèm tài liệu mới hơn hoặc dùng quy trình cung cấp thông tin làm căn cứ được ghi trong tài liệu khi dữ kiện hiện hành quan trọng. Kiểm tra phép tính, tham chiếu nguồn, diễn giải hình ảnh và sửa đổi đề xuất. Cách chuẩn bị đặc trưng cho phiên bản này là đề bài chẩn đoán tập trung, phạm vi công cụ rõ và ràng buộc thiết kế tường minh, tiếp theo là kiểm tra kết quả cụ thể.
POST /v1/messagestext, imagetext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn gemini-3.6-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 $0.0015 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0075 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00015 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0000833333333333334 / 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 $0.0015 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0075 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00015 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0000833333333333334 / 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 $0.0015 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0075 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00015 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0000833333333333334 / 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 $0.0015 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0075 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00015 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0000833333333333334 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
set -eu\n: "${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-3.6-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-3.6-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-3.6-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-3.6-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-3.6-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-3.6-flash
Ailoot Ultra gemini-3.6-flash, google/gemini-3.6-flash
/chat/completions
gemini-3.6-flashGemini 3.6 Flash là mô hình văn bản đa phương thức của Google dành cho lập trình, phân tích không gian và tác tử nhiều bước. Mô hình chú trọng kiểm tra chẩn đoán, chỉnh sửa tập trung và giảm vòng lặp thực thi không cần thiết. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF, có công cụ, đầu ra có cấu trúc và giới hạn đầu vào 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 3.6 Flash là cấu hình đa phương thức chủ lực của Google dành cho lập trình, công việc kiến thức và thực thi theo tác tử. Mô hình phát triển từ Gemini 3.5 Flash, tập trung cải thiện hiệu năng đa phương thức và hiệu quả token. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF, trả văn bản. Nhiệm vụ hữu ích có thể kết hợp mã, ảnh chụp màn hình và yêu cầu, hoặc so sánh biểu đồ hay bản vẽ trực quan với ràng buộc viết để tạo lời giải thích đã kiểm tra hoặc chỉnh sửa có mục tiêu.
Hướng dẫn nhà phát triển nhấn mạnh giảm bước suy luận, lượt và lời gọi công cụ không cần thiết trong công việc nhiều bước, đồng thời chỉnh sửa tập trung hơn. Với chẩn đoán, cung cấp lỗi quan sát được, nguồn liên quan và hành vi cần giữ nguyên. Với gỡ lỗi biểu đồ, yêu cầu mô hình xem vì sao biểu đồ hiển thị sai chuỗi dữ liệu, xác định phép biến đổi dữ liệu liên quan và đề xuất một chỉnh sửa trong khi giữ bố cục xung quanh. Sau đó có thể đối chiếu kết quả với dữ liệu đầu vào thực tế và hành vi biểu đồ yêu cầu.
Kiểm tra bằng chương trình ngay từ đầu là hành vi đặc trưng được mô tả cho 3.6. Nhà sản xuất cho biết mô hình thường xuyên hơn dùng mã chẩn đoán để xem vấn đề trước khi thay đổi. Cách này có thể hỗ trợ tìm hiểu phức tạp, nhưng hướng dẫn lưu ý có thể bổ sung bước khám phá cho công việc frontend thông thường. Nêu tác vụ cần điều tra, chỉnh sửa đơn giản hay so sánh thiết kế. Cung cấp thông tin làm rõ khác biệt đó và quy định hành động được phép cho công cụ của ứng dụng kết nối.
Suy luận không gian và đa phương thức cũng được nhấn mạnh: diễn giải biểu đồ, chuyển đổi bản vẽ trực quan và bố cục web nhiều thành phần. Cung cấp góc nhìn hoặc các trang liên quan, xác định nội dung cần diễn giải và yêu cầu bằng chứng đằng sau kết luận. Với tác vụ thiết kế, đưa hướng dẫn bố cục và phong cách cụ thể. Nhà sản xuất lưu ý trọng tâm mã hoạt động được và việc người đánh giá đôi khi thích phong cách hình ảnh của mô hình trước hơn, nên đề bài hình ảnh rõ ràng hữu ích. Đối chiếu kết quả với sơ đồ thực tế hoặc yêu cầu thiết kế.
Medium là mức suy luận mặc định được ghi trong tài liệu. Bảng mức suy luận riêng của mô hình Google liệt kê minimal, low, medium và high; hướng dẫn chuyển đổi 3.6 dùng medium hoặc high trong ví dụ nỗ lực. Trang cụ thể liệt kê gọi hàm, thực thi mã, tìm kiếm tệp, sử dụng kết quả tìm kiếm làm căn cứ, sử dụng thông tin Maps làm căn cứ, ngữ cảnh URL và đầu ra có cấu trúc, với Computer Use là khả năng xem trước. Định nghĩa rõ đầu vào hàm và kết quả bắt buộc. Hàm do mô hình chọn cần kết quả ứng dụng thực tế trước khi câu trả lời sau có thể dựa vào kết quả đó. Với phân tích có cấu trúc, định nghĩa lược đồ và bằng chứng nguồn cần cho từng phát hiện.
Hướng dẫn 3.6 thay đổi cách chuẩn bị so với các yêu cầu Gemini trước. Hướng dẫn ngừng khuyến nghị thiết lập lấy mẫu temperature, top-p và top-k, từ chối lượt model cuối được điền sẵn và khuyến nghị chỉ dẫn hệ thống hoặc đầu ra có cấu trúc để điều khiển câu trả lời. Quy tắc phản hồi hàm ghép phản hồi với lời gọi theo định danh và tên, còn nền tảng Gemini 3 giữ chữ ký suy luận khi dùng nhiều lượt. Phần tiếp nối thực tế cần mang theo lịch sử liên quan và kết quả công cụ không sửa đổi thay vì bắt chước tiền tố câu trả lời trước.
Thẻ gốc quy định ngữ cảnh đầu vào đến 1M và đầu ra văn bản 64K; bảng API cụ thể ghi 1,048,576 token đầu vào và 65,536 token đầu ra. Tính chỉ dẫn, lịch sử và phương tiện vào ngân sách đầu vào, đồng thời yêu cầu đầu ra có kích thước phù hợp tác vụ. Trang nhà sản xuất còn liệt kê bộ nhớ đệm, xử lý theo lô, Flex và Priority. Khi xử lý các bản ghi độc lập, giữ định danh bản ghi và định dạng kết quả tường minh. Đầu ra là sản phẩm văn bản, ngay cả khi bằng chứng gồm ảnh chụp, âm thanh hoặc video.
Hạn chế có thể gồm bịa đặt thông tin và đôi khi chậm hoặc hết thời gian. Mốc tháng 3 năm 2026 bao gồm các lĩnh vực có kiến thức vẫn giới hạn ở tháng 1 năm 2025, nên đính kèm tài liệu mới hơn hoặc dùng quy trình cung cấp thông tin làm căn cứ được ghi trong tài liệu khi dữ kiện hiện hành quan trọng. Kiểm tra phép tính, tham chiếu nguồn, diễn giải hình ảnh và sửa đổi đề xuất. Cách chuẩn bị đặc trưng cho phiên bản này là đề bài chẩn đoán tập trung, phạm vi công cụ rõ và ràng buộc thiết kế tường minh, tiếp theo là kiểm tra kết quả cụ thể.
POST /v1/chat/completionstext, imagetext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn gemini-3.6-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 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— |
Văn bản · Văn bản UTF8
messages[].content
Văn bản + ảnh
{type:image_url,image_url:{url,detail}}
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext, image |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages |
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/chat/completionsAiloot 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 $0.0015 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0075 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00015 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0000833333333333334 / 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 $0.0015 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0075 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00015 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0000833333333333334 / 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 $0.0015 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0075 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00015 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0000833333333333334 / 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 $0.0015 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0075 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00015 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0000833333333333334 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
set -eu\n: "${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-3.6-flash", "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/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${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-3.6-flash", "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_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+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/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\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\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)\nresp = client.chat.completions.create(\n model="gemini-3.6-flash",\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(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.chat.completions.create({\n model: "gemini-3.6-flash",\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(resp);\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='gemini-3.6-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-3.6-flash
Ailoot Ultra gemini-3.6-flash, google/gemini-3.6-flash
/chat/completions
gemini-3.6-flashGemini 3.6 Flash là mô hình văn bản đa phương thức của Google dành cho lập trình, phân tích không gian và tác tử nhiều bước. Mô hình chú trọng kiểm tra chẩn đoán, chỉnh sửa tập trung và giảm vòng lặp thực thi không cần thiết. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF, có công cụ, đầu ra có cấu trúc và giới hạn đầu vào 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 3.6 Flash là cấu hình đa phương thức chủ lực của Google dành cho lập trình, công việc kiến thức và thực thi theo tác tử. Mô hình phát triển từ Gemini 3.5 Flash, tập trung cải thiện hiệu năng đa phương thức và hiệu quả token. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF, trả văn bản. Nhiệm vụ hữu ích có thể kết hợp mã, ảnh chụp màn hình và yêu cầu, hoặc so sánh biểu đồ hay bản vẽ trực quan với ràng buộc viết để tạo lời giải thích đã kiểm tra hoặc chỉnh sửa có mục tiêu.
Hướng dẫn nhà phát triển nhấn mạnh giảm bước suy luận, lượt và lời gọi công cụ không cần thiết trong công việc nhiều bước, đồng thời chỉnh sửa tập trung hơn. Với chẩn đoán, cung cấp lỗi quan sát được, nguồn liên quan và hành vi cần giữ nguyên. Với gỡ lỗi biểu đồ, yêu cầu mô hình xem vì sao biểu đồ hiển thị sai chuỗi dữ liệu, xác định phép biến đổi dữ liệu liên quan và đề xuất một chỉnh sửa trong khi giữ bố cục xung quanh. Sau đó có thể đối chiếu kết quả với dữ liệu đầu vào thực tế và hành vi biểu đồ yêu cầu.
Kiểm tra bằng chương trình ngay từ đầu là hành vi đặc trưng được mô tả cho 3.6. Nhà sản xuất cho biết mô hình thường xuyên hơn dùng mã chẩn đoán để xem vấn đề trước khi thay đổi. Cách này có thể hỗ trợ tìm hiểu phức tạp, nhưng hướng dẫn lưu ý có thể bổ sung bước khám phá cho công việc frontend thông thường. Nêu tác vụ cần điều tra, chỉnh sửa đơn giản hay so sánh thiết kế. Cung cấp thông tin làm rõ khác biệt đó và quy định hành động được phép cho công cụ của ứng dụng kết nối.
Suy luận không gian và đa phương thức cũng được nhấn mạnh: diễn giải biểu đồ, chuyển đổi bản vẽ trực quan và bố cục web nhiều thành phần. Cung cấp góc nhìn hoặc các trang liên quan, xác định nội dung cần diễn giải và yêu cầu bằng chứng đằng sau kết luận. Với tác vụ thiết kế, đưa hướng dẫn bố cục và phong cách cụ thể. Nhà sản xuất lưu ý trọng tâm mã hoạt động được và việc người đánh giá đôi khi thích phong cách hình ảnh của mô hình trước hơn, nên đề bài hình ảnh rõ ràng hữu ích. Đối chiếu kết quả với sơ đồ thực tế hoặc yêu cầu thiết kế.
Medium là mức suy luận mặc định được ghi trong tài liệu. Bảng mức suy luận riêng của mô hình Google liệt kê minimal, low, medium và high; hướng dẫn chuyển đổi 3.6 dùng medium hoặc high trong ví dụ nỗ lực. Trang cụ thể liệt kê gọi hàm, thực thi mã, tìm kiếm tệp, sử dụng kết quả tìm kiếm làm căn cứ, sử dụng thông tin Maps làm căn cứ, ngữ cảnh URL và đầu ra có cấu trúc, với Computer Use là khả năng xem trước. Định nghĩa rõ đầu vào hàm và kết quả bắt buộc. Hàm do mô hình chọn cần kết quả ứng dụng thực tế trước khi câu trả lời sau có thể dựa vào kết quả đó. Với phân tích có cấu trúc, định nghĩa lược đồ và bằng chứng nguồn cần cho từng phát hiện.
Hướng dẫn 3.6 thay đổi cách chuẩn bị so với các yêu cầu Gemini trước. Hướng dẫn ngừng khuyến nghị thiết lập lấy mẫu temperature, top-p và top-k, từ chối lượt model cuối được điền sẵn và khuyến nghị chỉ dẫn hệ thống hoặc đầu ra có cấu trúc để điều khiển câu trả lời. Quy tắc phản hồi hàm ghép phản hồi với lời gọi theo định danh và tên, còn nền tảng Gemini 3 giữ chữ ký suy luận khi dùng nhiều lượt. Phần tiếp nối thực tế cần mang theo lịch sử liên quan và kết quả công cụ không sửa đổi thay vì bắt chước tiền tố câu trả lời trước.
Thẻ gốc quy định ngữ cảnh đầu vào đến 1M và đầu ra văn bản 64K; bảng API cụ thể ghi 1,048,576 token đầu vào và 65,536 token đầu ra. Tính chỉ dẫn, lịch sử và phương tiện vào ngân sách đầu vào, đồng thời yêu cầu đầu ra có kích thước phù hợp tác vụ. Trang nhà sản xuất còn liệt kê bộ nhớ đệm, xử lý theo lô, Flex và Priority. Khi xử lý các bản ghi độc lập, giữ định danh bản ghi và định dạng kết quả tường minh. Đầu ra là sản phẩm văn bản, ngay cả khi bằng chứng gồm ảnh chụp, âm thanh hoặc video.
Hạn chế có thể gồm bịa đặt thông tin và đôi khi chậm hoặc hết thời gian. Mốc tháng 3 năm 2026 bao gồm các lĩnh vực có kiến thức vẫn giới hạn ở tháng 1 năm 2025, nên đính kèm tài liệu mới hơn hoặc dùng quy trình cung cấp thông tin làm căn cứ được ghi trong tài liệu khi dữ kiện hiện hành quan trọng. Kiểm tra phép tính, tham chiếu nguồn, diễn giải hình ảnh và sửa đổi đề xuất. Cách chuẩn bị đặc trưng cho phiên bản này là đề bài chẩn đoán tập trung, phạm vi công cụ rõ và ràng buộc thiết kế tường minh, tiếp theo là kiểm tra kết quả cụ thể.
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-3.6-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 $0.0015 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0075 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00015 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0000833333333333334 / 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 $0.0015 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0075 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00015 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0000833333333333334 / 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 $0.0015 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0075 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00015 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0000833333333333334 / 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 $0.0015 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0075 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00015 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0000833333333333334 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
set -eu\n: "${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-3.6-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-3.6-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-3.6-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-3.6-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-3.6-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-3.6-flash
Ailoot Ultra gemini-3.6-flash, google/gemini-3.6-flash
/chat/completions
gemini-3.6-flashGemini 3.6 Flash là mô hình văn bản đa phương thức của Google dành cho lập trình, phân tích không gian và tác tử nhiều bước. Mô hình chú trọng kiểm tra chẩn đoán, chỉnh sửa tập trung và giảm vòng lặp thực thi không cần thiết. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF, có công cụ, đầu ra có cấu trúc và giới hạn đầu vào 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 3.6 Flash là cấu hình đa phương thức chủ lực của Google dành cho lập trình, công việc kiến thức và thực thi theo tác tử. Mô hình phát triển từ Gemini 3.5 Flash, tập trung cải thiện hiệu năng đa phương thức và hiệu quả token. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF, trả văn bản. Nhiệm vụ hữu ích có thể kết hợp mã, ảnh chụp màn hình và yêu cầu, hoặc so sánh biểu đồ hay bản vẽ trực quan với ràng buộc viết để tạo lời giải thích đã kiểm tra hoặc chỉnh sửa có mục tiêu.
Hướng dẫn nhà phát triển nhấn mạnh giảm bước suy luận, lượt và lời gọi công cụ không cần thiết trong công việc nhiều bước, đồng thời chỉnh sửa tập trung hơn. Với chẩn đoán, cung cấp lỗi quan sát được, nguồn liên quan và hành vi cần giữ nguyên. Với gỡ lỗi biểu đồ, yêu cầu mô hình xem vì sao biểu đồ hiển thị sai chuỗi dữ liệu, xác định phép biến đổi dữ liệu liên quan và đề xuất một chỉnh sửa trong khi giữ bố cục xung quanh. Sau đó có thể đối chiếu kết quả với dữ liệu đầu vào thực tế và hành vi biểu đồ yêu cầu.
Kiểm tra bằng chương trình ngay từ đầu là hành vi đặc trưng được mô tả cho 3.6. Nhà sản xuất cho biết mô hình thường xuyên hơn dùng mã chẩn đoán để xem vấn đề trước khi thay đổi. Cách này có thể hỗ trợ tìm hiểu phức tạp, nhưng hướng dẫn lưu ý có thể bổ sung bước khám phá cho công việc frontend thông thường. Nêu tác vụ cần điều tra, chỉnh sửa đơn giản hay so sánh thiết kế. Cung cấp thông tin làm rõ khác biệt đó và quy định hành động được phép cho công cụ của ứng dụng kết nối.
Suy luận không gian và đa phương thức cũng được nhấn mạnh: diễn giải biểu đồ, chuyển đổi bản vẽ trực quan và bố cục web nhiều thành phần. Cung cấp góc nhìn hoặc các trang liên quan, xác định nội dung cần diễn giải và yêu cầu bằng chứng đằng sau kết luận. Với tác vụ thiết kế, đưa hướng dẫn bố cục và phong cách cụ thể. Nhà sản xuất lưu ý trọng tâm mã hoạt động được và việc người đánh giá đôi khi thích phong cách hình ảnh của mô hình trước hơn, nên đề bài hình ảnh rõ ràng hữu ích. Đối chiếu kết quả với sơ đồ thực tế hoặc yêu cầu thiết kế.
Medium là mức suy luận mặc định được ghi trong tài liệu. Bảng mức suy luận riêng của mô hình Google liệt kê minimal, low, medium và high; hướng dẫn chuyển đổi 3.6 dùng medium hoặc high trong ví dụ nỗ lực. Trang cụ thể liệt kê gọi hàm, thực thi mã, tìm kiếm tệp, sử dụng kết quả tìm kiếm làm căn cứ, sử dụng thông tin Maps làm căn cứ, ngữ cảnh URL và đầu ra có cấu trúc, với Computer Use là khả năng xem trước. Định nghĩa rõ đầu vào hàm và kết quả bắt buộc. Hàm do mô hình chọn cần kết quả ứng dụng thực tế trước khi câu trả lời sau có thể dựa vào kết quả đó. Với phân tích có cấu trúc, định nghĩa lược đồ và bằng chứng nguồn cần cho từng phát hiện.
Hướng dẫn 3.6 thay đổi cách chuẩn bị so với các yêu cầu Gemini trước. Hướng dẫn ngừng khuyến nghị thiết lập lấy mẫu temperature, top-p và top-k, từ chối lượt model cuối được điền sẵn và khuyến nghị chỉ dẫn hệ thống hoặc đầu ra có cấu trúc để điều khiển câu trả lời. Quy tắc phản hồi hàm ghép phản hồi với lời gọi theo định danh và tên, còn nền tảng Gemini 3 giữ chữ ký suy luận khi dùng nhiều lượt. Phần tiếp nối thực tế cần mang theo lịch sử liên quan và kết quả công cụ không sửa đổi thay vì bắt chước tiền tố câu trả lời trước.
Thẻ gốc quy định ngữ cảnh đầu vào đến 1M và đầu ra văn bản 64K; bảng API cụ thể ghi 1,048,576 token đầu vào và 65,536 token đầu ra. Tính chỉ dẫn, lịch sử và phương tiện vào ngân sách đầu vào, đồng thời yêu cầu đầu ra có kích thước phù hợp tác vụ. Trang nhà sản xuất còn liệt kê bộ nhớ đệm, xử lý theo lô, Flex và Priority. Khi xử lý các bản ghi độc lập, giữ định danh bản ghi và định dạng kết quả tường minh. Đầu ra là sản phẩm văn bản, ngay cả khi bằng chứng gồm ảnh chụp, âm thanh hoặc video.
Hạn chế có thể gồm bịa đặt thông tin và đôi khi chậm hoặc hết thời gian. Mốc tháng 3 năm 2026 bao gồm các lĩnh vực có kiến thức vẫn giới hạn ở tháng 1 năm 2025, nên đính kèm tài liệu mới hơn hoặc dùng quy trình cung cấp thông tin làm căn cứ được ghi trong tài liệu khi dữ kiện hiện hành quan trọng. Kiểm tra phép tính, tham chiếu nguồn, diễn giải hình ảnh và sửa đổi đề xuất. Cách chuẩn bị đặc trưng cho phiên bản này là đề bài chẩn đoán tập trung, phạm vi công cụ rõ và ràng buộc thiết kế tường minh, tiếp theo là kiểm tra kết quả cụ thể.
POST /v1/chat/completionstexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn gemini-3.6-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 $0.0015 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0075 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00015 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0000833333333333334 / 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 $0.0015 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0075 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00015 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0000833333333333334 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"gemini-3.6-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-3.6-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-3.6-flash
Ailoot Ultra gemini-3.6-flash, google/gemini-3.6-flash
/chat/completions
gemini-3.6-flashGemini 3.6 Flash là mô hình văn bản đa phương thức của Google dành cho lập trình, phân tích không gian và tác tử nhiều bước. Mô hình chú trọng kiểm tra chẩn đoán, chỉnh sửa tập trung và giảm vòng lặp thực thi không cần thiết. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF, có công cụ, đầu ra có cấu trúc và giới hạn đầu vào 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 3.6 Flash là cấu hình đa phương thức chủ lực của Google dành cho lập trình, công việc kiến thức và thực thi theo tác tử. Mô hình phát triển từ Gemini 3.5 Flash, tập trung cải thiện hiệu năng đa phương thức và hiệu quả token. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF, trả văn bản. Nhiệm vụ hữu ích có thể kết hợp mã, ảnh chụp màn hình và yêu cầu, hoặc so sánh biểu đồ hay bản vẽ trực quan với ràng buộc viết để tạo lời giải thích đã kiểm tra hoặc chỉnh sửa có mục tiêu.
Hướng dẫn nhà phát triển nhấn mạnh giảm bước suy luận, lượt và lời gọi công cụ không cần thiết trong công việc nhiều bước, đồng thời chỉnh sửa tập trung hơn. Với chẩn đoán, cung cấp lỗi quan sát được, nguồn liên quan và hành vi cần giữ nguyên. Với gỡ lỗi biểu đồ, yêu cầu mô hình xem vì sao biểu đồ hiển thị sai chuỗi dữ liệu, xác định phép biến đổi dữ liệu liên quan và đề xuất một chỉnh sửa trong khi giữ bố cục xung quanh. Sau đó có thể đối chiếu kết quả với dữ liệu đầu vào thực tế và hành vi biểu đồ yêu cầu.
Kiểm tra bằng chương trình ngay từ đầu là hành vi đặc trưng được mô tả cho 3.6. Nhà sản xuất cho biết mô hình thường xuyên hơn dùng mã chẩn đoán để xem vấn đề trước khi thay đổi. Cách này có thể hỗ trợ tìm hiểu phức tạp, nhưng hướng dẫn lưu ý có thể bổ sung bước khám phá cho công việc frontend thông thường. Nêu tác vụ cần điều tra, chỉnh sửa đơn giản hay so sánh thiết kế. Cung cấp thông tin làm rõ khác biệt đó và quy định hành động được phép cho công cụ của ứng dụng kết nối.
Suy luận không gian và đa phương thức cũng được nhấn mạnh: diễn giải biểu đồ, chuyển đổi bản vẽ trực quan và bố cục web nhiều thành phần. Cung cấp góc nhìn hoặc các trang liên quan, xác định nội dung cần diễn giải và yêu cầu bằng chứng đằng sau kết luận. Với tác vụ thiết kế, đưa hướng dẫn bố cục và phong cách cụ thể. Nhà sản xuất lưu ý trọng tâm mã hoạt động được và việc người đánh giá đôi khi thích phong cách hình ảnh của mô hình trước hơn, nên đề bài hình ảnh rõ ràng hữu ích. Đối chiếu kết quả với sơ đồ thực tế hoặc yêu cầu thiết kế.
Medium là mức suy luận mặc định được ghi trong tài liệu. Bảng mức suy luận riêng của mô hình Google liệt kê minimal, low, medium và high; hướng dẫn chuyển đổi 3.6 dùng medium hoặc high trong ví dụ nỗ lực. Trang cụ thể liệt kê gọi hàm, thực thi mã, tìm kiếm tệp, sử dụng kết quả tìm kiếm làm căn cứ, sử dụng thông tin Maps làm căn cứ, ngữ cảnh URL và đầu ra có cấu trúc, với Computer Use là khả năng xem trước. Định nghĩa rõ đầu vào hàm và kết quả bắt buộc. Hàm do mô hình chọn cần kết quả ứng dụng thực tế trước khi câu trả lời sau có thể dựa vào kết quả đó. Với phân tích có cấu trúc, định nghĩa lược đồ và bằng chứng nguồn cần cho từng phát hiện.
Hướng dẫn 3.6 thay đổi cách chuẩn bị so với các yêu cầu Gemini trước. Hướng dẫn ngừng khuyến nghị thiết lập lấy mẫu temperature, top-p và top-k, từ chối lượt model cuối được điền sẵn và khuyến nghị chỉ dẫn hệ thống hoặc đầu ra có cấu trúc để điều khiển câu trả lời. Quy tắc phản hồi hàm ghép phản hồi với lời gọi theo định danh và tên, còn nền tảng Gemini 3 giữ chữ ký suy luận khi dùng nhiều lượt. Phần tiếp nối thực tế cần mang theo lịch sử liên quan và kết quả công cụ không sửa đổi thay vì bắt chước tiền tố câu trả lời trước.
Thẻ gốc quy định ngữ cảnh đầu vào đến 1M và đầu ra văn bản 64K; bảng API cụ thể ghi 1,048,576 token đầu vào và 65,536 token đầu ra. Tính chỉ dẫn, lịch sử và phương tiện vào ngân sách đầu vào, đồng thời yêu cầu đầu ra có kích thước phù hợp tác vụ. Trang nhà sản xuất còn liệt kê bộ nhớ đệm, xử lý theo lô, Flex và Priority. Khi xử lý các bản ghi độc lập, giữ định danh bản ghi và định dạng kết quả tường minh. Đầu ra là sản phẩm văn bản, ngay cả khi bằng chứng gồm ảnh chụp, âm thanh hoặc video.
Hạn chế có thể gồm bịa đặt thông tin và đôi khi chậm hoặc hết thời gian. Mốc tháng 3 năm 2026 bao gồm các lĩnh vực có kiến thức vẫn giới hạn ở tháng 1 năm 2025, nên đính kèm tài liệu mới hơn hoặc dùng quy trình cung cấp thông tin làm căn cứ được ghi trong tài liệu khi dữ kiện hiện hành quan trọng. Kiểm tra phép tính, tham chiếu nguồn, diễn giải hình ảnh và sửa đổi đề xuất. Cách chuẩn bị đặc trưng cho phiên bản này là đề bài chẩn đoán tập trung, phạm vi công cụ rõ và ràng buộc thiết kế tường minh, tiếp theo là kiểm tra kết quả cụ thể.
POST /v1/messagestextjson, sse| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn gemini-3.6-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 $0.0015 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0075 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00015 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0000833333333333334 / 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 $0.0015 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0075 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00015 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0000833333333333334 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "gemini-3.6-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-3.6-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-3.6-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-3.6-flash
Ailoot Ultra gemini-3.6-flash, google/gemini-3.6-flash
/chat/completions
google/gemini-3.6-flashGemini 3.6 Flash là mô hình văn bản đa phương thức của Google dành cho lập trình, phân tích không gian và tác tử nhiều bước. Mô hình chú trọng kiểm tra chẩn đoán, chỉnh sửa tập trung và giảm vòng lặp thực thi không cần thiết. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF, có công cụ, đầu ra có cấu trúc và giới hạn đầu vào 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 3.6 Flash là cấu hình đa phương thức chủ lực của Google dành cho lập trình, công việc kiến thức và thực thi theo tác tử. Mô hình phát triển từ Gemini 3.5 Flash, tập trung cải thiện hiệu năng đa phương thức và hiệu quả token. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF, trả văn bản. Nhiệm vụ hữu ích có thể kết hợp mã, ảnh chụp màn hình và yêu cầu, hoặc so sánh biểu đồ hay bản vẽ trực quan với ràng buộc viết để tạo lời giải thích đã kiểm tra hoặc chỉnh sửa có mục tiêu.
Hướng dẫn nhà phát triển nhấn mạnh giảm bước suy luận, lượt và lời gọi công cụ không cần thiết trong công việc nhiều bước, đồng thời chỉnh sửa tập trung hơn. Với chẩn đoán, cung cấp lỗi quan sát được, nguồn liên quan và hành vi cần giữ nguyên. Với gỡ lỗi biểu đồ, yêu cầu mô hình xem vì sao biểu đồ hiển thị sai chuỗi dữ liệu, xác định phép biến đổi dữ liệu liên quan và đề xuất một chỉnh sửa trong khi giữ bố cục xung quanh. Sau đó có thể đối chiếu kết quả với dữ liệu đầu vào thực tế và hành vi biểu đồ yêu cầu.
Kiểm tra bằng chương trình ngay từ đầu là hành vi đặc trưng được mô tả cho 3.6. Nhà sản xuất cho biết mô hình thường xuyên hơn dùng mã chẩn đoán để xem vấn đề trước khi thay đổi. Cách này có thể hỗ trợ tìm hiểu phức tạp, nhưng hướng dẫn lưu ý có thể bổ sung bước khám phá cho công việc frontend thông thường. Nêu tác vụ cần điều tra, chỉnh sửa đơn giản hay so sánh thiết kế. Cung cấp thông tin làm rõ khác biệt đó và quy định hành động được phép cho công cụ của ứng dụng kết nối.
Suy luận không gian và đa phương thức cũng được nhấn mạnh: diễn giải biểu đồ, chuyển đổi bản vẽ trực quan và bố cục web nhiều thành phần. Cung cấp góc nhìn hoặc các trang liên quan, xác định nội dung cần diễn giải và yêu cầu bằng chứng đằng sau kết luận. Với tác vụ thiết kế, đưa hướng dẫn bố cục và phong cách cụ thể. Nhà sản xuất lưu ý trọng tâm mã hoạt động được và việc người đánh giá đôi khi thích phong cách hình ảnh của mô hình trước hơn, nên đề bài hình ảnh rõ ràng hữu ích. Đối chiếu kết quả với sơ đồ thực tế hoặc yêu cầu thiết kế.
Medium là mức suy luận mặc định được ghi trong tài liệu. Bảng mức suy luận riêng của mô hình Google liệt kê minimal, low, medium và high; hướng dẫn chuyển đổi 3.6 dùng medium hoặc high trong ví dụ nỗ lực. Trang cụ thể liệt kê gọi hàm, thực thi mã, tìm kiếm tệp, sử dụng kết quả tìm kiếm làm căn cứ, sử dụng thông tin Maps làm căn cứ, ngữ cảnh URL và đầu ra có cấu trúc, với Computer Use là khả năng xem trước. Định nghĩa rõ đầu vào hàm và kết quả bắt buộc. Hàm do mô hình chọn cần kết quả ứng dụng thực tế trước khi câu trả lời sau có thể dựa vào kết quả đó. Với phân tích có cấu trúc, định nghĩa lược đồ và bằng chứng nguồn cần cho từng phát hiện.
Hướng dẫn 3.6 thay đổi cách chuẩn bị so với các yêu cầu Gemini trước. Hướng dẫn ngừng khuyến nghị thiết lập lấy mẫu temperature, top-p và top-k, từ chối lượt model cuối được điền sẵn và khuyến nghị chỉ dẫn hệ thống hoặc đầu ra có cấu trúc để điều khiển câu trả lời. Quy tắc phản hồi hàm ghép phản hồi với lời gọi theo định danh và tên, còn nền tảng Gemini 3 giữ chữ ký suy luận khi dùng nhiều lượt. Phần tiếp nối thực tế cần mang theo lịch sử liên quan và kết quả công cụ không sửa đổi thay vì bắt chước tiền tố câu trả lời trước.
Thẻ gốc quy định ngữ cảnh đầu vào đến 1M và đầu ra văn bản 64K; bảng API cụ thể ghi 1,048,576 token đầu vào và 65,536 token đầu ra. Tính chỉ dẫn, lịch sử và phương tiện vào ngân sách đầu vào, đồng thời yêu cầu đầu ra có kích thước phù hợp tác vụ. Trang nhà sản xuất còn liệt kê bộ nhớ đệm, xử lý theo lô, Flex và Priority. Khi xử lý các bản ghi độc lập, giữ định danh bản ghi và định dạng kết quả tường minh. Đầu ra là sản phẩm văn bản, ngay cả khi bằng chứng gồm ảnh chụp, âm thanh hoặc video.
Hạn chế có thể gồm bịa đặt thông tin và đôi khi chậm hoặc hết thời gian. Mốc tháng 3 năm 2026 bao gồm các lĩnh vực có kiến thức vẫn giới hạn ở tháng 1 năm 2025, nên đính kèm tài liệu mới hơn hoặc dùng quy trình cung cấp thông tin làm căn cứ được ghi trong tài liệu khi dữ kiện hiện hành quan trọng. Kiểm tra phép tính, tham chiếu nguồn, diễn giải hình ảnh và sửa đổi đề xuất. Cách chuẩn bị đặc trưng cho phiên bản này là đề bài chẩn đoán tập trung, phạm vi công cụ rõ và ràng buộc thiết kế tường minh, tiếp theo là kiểm tra kết quả cụ thể.
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-3.6-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 $0.0015 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0075 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00015 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0000833333333333334 / 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 $0.0015 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0075 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00015 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0000833333333333334 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemini-3.6-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-3.6-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-3.6-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-3.6-flash
Ailoot Ultra gemini-3.6-flash, google/gemini-3.6-flash
/chat/completions
google/gemini-3.6-flashGemini 3.6 Flash là mô hình văn bản đa phương thức của Google dành cho lập trình, phân tích không gian và tác tử nhiều bước. Mô hình chú trọng kiểm tra chẩn đoán, chỉnh sửa tập trung và giảm vòng lặp thực thi không cần thiết. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF, có công cụ, đầu ra có cấu trúc và giới hạn đầu vào 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 3.6 Flash là cấu hình đa phương thức chủ lực của Google dành cho lập trình, công việc kiến thức và thực thi theo tác tử. Mô hình phát triển từ Gemini 3.5 Flash, tập trung cải thiện hiệu năng đa phương thức và hiệu quả token. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF, trả văn bản. Nhiệm vụ hữu ích có thể kết hợp mã, ảnh chụp màn hình và yêu cầu, hoặc so sánh biểu đồ hay bản vẽ trực quan với ràng buộc viết để tạo lời giải thích đã kiểm tra hoặc chỉnh sửa có mục tiêu.
Hướng dẫn nhà phát triển nhấn mạnh giảm bước suy luận, lượt và lời gọi công cụ không cần thiết trong công việc nhiều bước, đồng thời chỉnh sửa tập trung hơn. Với chẩn đoán, cung cấp lỗi quan sát được, nguồn liên quan và hành vi cần giữ nguyên. Với gỡ lỗi biểu đồ, yêu cầu mô hình xem vì sao biểu đồ hiển thị sai chuỗi dữ liệu, xác định phép biến đổi dữ liệu liên quan và đề xuất một chỉnh sửa trong khi giữ bố cục xung quanh. Sau đó có thể đối chiếu kết quả với dữ liệu đầu vào thực tế và hành vi biểu đồ yêu cầu.
Kiểm tra bằng chương trình ngay từ đầu là hành vi đặc trưng được mô tả cho 3.6. Nhà sản xuất cho biết mô hình thường xuyên hơn dùng mã chẩn đoán để xem vấn đề trước khi thay đổi. Cách này có thể hỗ trợ tìm hiểu phức tạp, nhưng hướng dẫn lưu ý có thể bổ sung bước khám phá cho công việc frontend thông thường. Nêu tác vụ cần điều tra, chỉnh sửa đơn giản hay so sánh thiết kế. Cung cấp thông tin làm rõ khác biệt đó và quy định hành động được phép cho công cụ của ứng dụng kết nối.
Suy luận không gian và đa phương thức cũng được nhấn mạnh: diễn giải biểu đồ, chuyển đổi bản vẽ trực quan và bố cục web nhiều thành phần. Cung cấp góc nhìn hoặc các trang liên quan, xác định nội dung cần diễn giải và yêu cầu bằng chứng đằng sau kết luận. Với tác vụ thiết kế, đưa hướng dẫn bố cục và phong cách cụ thể. Nhà sản xuất lưu ý trọng tâm mã hoạt động được và việc người đánh giá đôi khi thích phong cách hình ảnh của mô hình trước hơn, nên đề bài hình ảnh rõ ràng hữu ích. Đối chiếu kết quả với sơ đồ thực tế hoặc yêu cầu thiết kế.
Medium là mức suy luận mặc định được ghi trong tài liệu. Bảng mức suy luận riêng của mô hình Google liệt kê minimal, low, medium và high; hướng dẫn chuyển đổi 3.6 dùng medium hoặc high trong ví dụ nỗ lực. Trang cụ thể liệt kê gọi hàm, thực thi mã, tìm kiếm tệp, sử dụng kết quả tìm kiếm làm căn cứ, sử dụng thông tin Maps làm căn cứ, ngữ cảnh URL và đầu ra có cấu trúc, với Computer Use là khả năng xem trước. Định nghĩa rõ đầu vào hàm và kết quả bắt buộc. Hàm do mô hình chọn cần kết quả ứng dụng thực tế trước khi câu trả lời sau có thể dựa vào kết quả đó. Với phân tích có cấu trúc, định nghĩa lược đồ và bằng chứng nguồn cần cho từng phát hiện.
Hướng dẫn 3.6 thay đổi cách chuẩn bị so với các yêu cầu Gemini trước. Hướng dẫn ngừng khuyến nghị thiết lập lấy mẫu temperature, top-p và top-k, từ chối lượt model cuối được điền sẵn và khuyến nghị chỉ dẫn hệ thống hoặc đầu ra có cấu trúc để điều khiển câu trả lời. Quy tắc phản hồi hàm ghép phản hồi với lời gọi theo định danh và tên, còn nền tảng Gemini 3 giữ chữ ký suy luận khi dùng nhiều lượt. Phần tiếp nối thực tế cần mang theo lịch sử liên quan và kết quả công cụ không sửa đổi thay vì bắt chước tiền tố câu trả lời trước.
Thẻ gốc quy định ngữ cảnh đầu vào đến 1M và đầu ra văn bản 64K; bảng API cụ thể ghi 1,048,576 token đầu vào và 65,536 token đầu ra. Tính chỉ dẫn, lịch sử và phương tiện vào ngân sách đầu vào, đồng thời yêu cầu đầu ra có kích thước phù hợp tác vụ. Trang nhà sản xuất còn liệt kê bộ nhớ đệm, xử lý theo lô, Flex và Priority. Khi xử lý các bản ghi độc lập, giữ định danh bản ghi và định dạng kết quả tường minh. Đầu ra là sản phẩm văn bản, ngay cả khi bằng chứng gồm ảnh chụp, âm thanh hoặc video.
Hạn chế có thể gồm bịa đặt thông tin và đôi khi chậm hoặc hết thời gian. Mốc tháng 3 năm 2026 bao gồm các lĩnh vực có kiến thức vẫn giới hạn ở tháng 1 năm 2025, nên đính kèm tài liệu mới hơn hoặc dùng quy trình cung cấp thông tin làm căn cứ được ghi trong tài liệu khi dữ kiện hiện hành quan trọng. Kiểm tra phép tính, tham chiếu nguồn, diễn giải hình ảnh và sửa đổi đề xuất. Cách chuẩn bị đặc trưng cho phiên bản này là đề bài chẩn đoán tập trung, phạm vi công cụ rõ và ràng buộc thiết kế tường minh, tiếp theo là kiểm tra kết quả cụ thể.
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-3.6-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 $0.0015 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0075 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00015 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0000833333333333334 / 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 $0.0015 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0075 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00015 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0000833333333333334 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "google/gemini-3.6-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-3.6-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-3.6-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-3.6-flash
Ailoot Ultra gemini-3.6-flash, google/gemini-3.6-flash
/chat/completions
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Diagnose swapped chart series\n\nA chart receives [{month:'Jan', sales:20, returns:2}, {month:'Feb', sales:30, returns:3}], but its Sales series uses rows.map(r => r.returns). Identify the data-binding error and propose one correction. Keep the existing month labels and Returns series unchanged. Include a small assertion showing the expected Sales data without claiming the chart was rendered.One corrected series expression and a concrete assertion against the supplied data.Only the Sales binding changes, and its values come from sales rather than returns.